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Enregistrement W1866444129 · doi:10.1111/j.1442-2042.2006.01436.x

Virtual reality ureteroscopy simulator as a valid tool for assessing endourological skills

2006· article· en· W1866444129 sur OpenAlexaff
Edward D. Matsumoto, Kenneth T. Pace, R. John D’A. Honey

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Urology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUreteroscopyMedicineRating scaleChecklistVirtual realityCystoscopySimulationTask (project management)Medical physicsPhysical therapySurgeryUreterComputer scienceArtificial intelligencePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Virtual reality (VR) simulators are now commercially available for various surgical skills training. The Uro Mentor VR Ureteroscopy Simulator by Symbionix is one system that may revolutionize the way we assess and teach surgical residents. Surgical educators may no longer have to depend on the operating room as the sole venue for teaching residents technical skills. We validated performance on this new system with previously developed assessment tools and compared it to performance on a high fidelity ureteroscopy bench model. METHODS: Urology residents (n = 16) were assessed on their ability to perform cystoscopy, guidewire insertion, semirigid ureteroscopy and basket extraction of a distal ureteric stone on the VR simulator. A blinded examiner assessed subject performance using a checklist, global rating scale and a pass/fail rating. In addition, computer-generated parameters including time to complete task, scope and instrument trauma and the number of attempts to insert a guidewire were analysed. Performance on the VR simulator was compared to performance on a high fidelity ureteroscopy bench model. RESULTS: Senior residents (n = 8) scored significantly higher on their global rating scale (29.4 +/- 2.5 vs 20.8 +/- 0.9, P = 0.005), checklist (19.1 +/- 1.1 vs 15.2 +/- 0.9, P = 0.02), pass/fail rating (chi(2) = 7.3, P = 0.007) and required less time to complete the task (352.9 +/- 55.7 s vs 576.8 +/- 67.4 s., P = 0.02) than the junior residents (n = 8) on the VR simulator. Junior residents also had a significantly higher incidence of scope trauma (4 vs 0.6, P = 0.02). No significant differences were noted in instrument trauma and the number of attempts to insert the guidewire. Global rating scale performance on the VR simulator correlated well to performance on the high fidelity ureteroscopy bench model (r = 0.7, P = 0.002) as did time to complete task (r = 0.7, P = 0.004). CONCLUSIONS: The Uro Mentor VR Ureteroscopy Simulator is a useful tool in assessing resident endourological skills. Performance on the VR simulator is comparable to a validated high fidelity ureteroscopy bench model. Future studies will assess the utility of VR simulators in surgical skills training.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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