Description and Preliminary Evaluation of a Low-Cost Simulator for Training and Evaluation of Flexible Endoscopic Skills
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Society of American Gastrointestinal and Endoscopic Surgeons developed the Fundamentals of Endoscopic Surgery (FES) to test the knowledge and skills required to perform flexible endoscopy. The program includes online didactic material to complement the written component, but does not have a practice component for the skills portion. The purpose of this study was to develop and pilot test low-cost models to train for the hands-on component of the FES examination. METHODS: Based on the deconstructed skills tested in FES, a low-cost simulator and metrics that model retroflexion, instrumentation and targeting, loop reduction, and mucosal evaluation were developed. The model is reuseable and requires a real endoscope and tower. Validity evidence was obtained by comparing performance between novice endoscopists (NEs) and experienced endoscopists (EEs). RESULTS: Six NEs and 6 EEs participated. In retroflexion, EEs and NEs scored (median [interquartile range]) 72.9 (67.1; 78.6) and 37.9 (25.7; 50.0; P = .004), respectively. In targeting, EEs scored 102.0 (75.0; 110.0) and NEs scored 50.0 (25.0; 50.0; P = .089). In navigation and loop reduction, EEs scored 189.0 (108.0; 267.0) and NEs scored 0.0 (0.0; 0.0; P = .004). In mucosal evaluation, EEs scored 133.3 (103.3; 150.0) and NEs scored 66.7 (50.0; 103.3; P = .015). The median global scores were 116.6 (109.6; 135.8) for EEs and 39.1 (29.1; 40.6; P = .004) for NEs. CONCLUSION: This pilot study provides preliminary validity evidence to support using these tasks to measure basic flexible endoscopic skills. Subsequent studies will examine the implementation of a proficiency curriculum using this model and its value as a training tool for flexible endoscopy, or to prepare for the FES exam.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».