Task-specific bench model training versus basic laparoscopic skills training for laparoscopic radical prostatectomy: a randomized controlled study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Performing a laparoscopic urethrovesical anastomosis(LUA) after a radical prostatectomy is technically challengingfor the novice laparoscopic surgeon. We developed a low-fidelityurethrovesical model (UVM) to allow a urologist to practise thiscritical step. The aim of our study was to compare the effect oftask-specific bench model training (anastomotic suturing on theUVM) with that of basic laparoscopic suturing on intracorporealurethrovesical anastomosis performance.Methods: We recruited 28 senior surgical residents, fellows or staffsurgeons for this prospective, single-blinded, randomized controlledstudy. We randomly assigned participants to an interventiongroup practising LUA on the UVM or to a control group practisingbasic laparoscopic suturing and knot-tying on a foam pad.After practising, we videotaped participants performing 5 intracorporealinterrupted sutures on a foam pad and a LUA on theUVM. A blinded expert scored the videotaped performance usinga laparoscopic suturing checklist (CL) and a global rating scale(GRS), and timed the performance.Results: On the foam pad suturing task, the group that trainedon the UVM had significantly higher CL scores (10.9 v. 8.1,p = 0.017). On the LUA task, the group that trained on the UVMhad significantly higher CL scores (10.9 v. 8.1, p = 0.017), GRS(29.6 v. 22.8, p = 0.005) and shorter times (27.6 v. 38.3 min,p = 0.004) than the control group.Conclusion: Our task-specific bench model was shown to be superiorto basic laparoscopic suturing drills on a foam pad.Généralités : L’anastomose urétrovésicale par voie laparoscopique(AUL) suivant une prostatectomie radicale pose certaines difficultéstechniques au chirurgien peu expérimenté avec la laparoscopie.Nous avons créé un modèle urétrovésical basse-fidélité(MUB) permettant aux urologues de pratiquer cette étape crucialede l’intervention. Le but de l’étude était de comparer l’impactd’exercices avec un modèle spécifique à la tâche (sutures anasto-motiques sur le modèle urétrovésical) et d’exercices de sutureslaparoscopiques sur l’aptitude à effectuer des anastomoses urétrovésicalesintracorporelles.Méthodologie : Vingt-huit résidents séniors en chirurgie, chercheursboursierset chirurgiens ont été recrutés pour cette étude prospectiveet contrôlée, menée à simple insu avec répartition aléatoire.Les participants ont été répartis au hasard en 2 groupes, soit ungroupe qui a pratiqué l’anastomose urétrovésicale sur le MUB etun groupe témoin qui a pratiqué les sutures laparoscopiques etla formation de noeuds sur un coussinet de mousse. Après la pratique,les participants ont été filmés pendant qu’ils effectuaient5 suturations intracorporelles interrompues sur un coussinet demousse et une anastomose urétrovésicale par laparoscopie à l’aidedu modèle urétrovésical. Un expert ne connaissant pas le typed’exercices utilisé a ensuite évalué les chirurgiens à l’aide d’uneliste de vérification des éléments clés d’une suturation laparoscopique(LV), d’un score global et du temps requis pour les suturations.Résultats : Lors de la tâche de suturation avec coussinet de mousse,le groupe qui avait pratiqué à l’aide du modèle urétrovésical aobtenu des scores LV significativement plus élevés (10,9 contre8,1; p = 0,017). Quant à la tâche d’anastomose urétrovésicalepar laparoscopie, le groupe qui avait pratiqué sur le modèle urétrovésicala également obtenu des scores LV significativement plusélevés (10,9 contre 8,1; p = 0.017), mais aussi un score globalplus élevé (29,6 contre 22,8, p = 0,005), et il a effectué la tâcheen moins de temps (27,6 minutes contre 38,3 minutes, p = 0,004)par rapport au groupe témoin.Conclusion : Nous avons élaboré un modèle spécifique à la tâchequi s’est révélé supérieur aux exercices de suturation laparoscopiquesur coussinet de mousse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».