Outcome errors are not necessary for learning orthopedic bone drilling.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When learning orthopedic bone drilling, a surgical trainee relies on internally generated and externally provided feedback. The quality and type of feedback often varies in the clinical environment, thus affecting skill acquisition. We investigated the effect of feedback on technical error (plunging) when novice surgical trainees learned bone drilling. METHODS: Medical students (n = 22) and experienced postgraduate surgical residents (n = 4) drilled bicortical holes in a lamb femur under 1 of 3 feedback conditions: no feedback, self-generated feedback and externally generated feedback. Novices performed a retention test (10 bicortical holes) 1 week after the initial training. We measured plunge depth, the clinically relevant outcome, using computer-assisted methods. RESULTS: During the initial experiment, the plunges of novices who were exposed to external feedback were similar to those of residents in the experienced group. Novices in the self-generated feedback group plunged more than those in the external feedback group or those in the experienced group (p = 0.002). All novices plunged similarly on the retention test, a measure of true skill learning. CONCLUSION: When learning bicortical bone drilling, feedback related to plunging is not necessary to achieve a competent level of performance. In addition, although external feedback facilitates the achievement of better outcomes, it does not improve learning. It is suggested that to minimize plunging, trainees should learn how to optimize their drilling through the bone rather than how to prevent the plunge.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».