Spatial visualization ability and laparoscopic skills in novice learners: Evaluating stereoscopic versus monoscopic visualizations
Notice bibliographique
Résumé
Elevated spatial visualization ability (Vz) is thought to influence surgical skill acquisition and performance. Current research suggests that stereo visualization technology and its association with skill performance may confer perceptual advantages. This is of particular interest in laparoscopic skill training, where stereo visualization may confer learning advantages to novices of variant Vz. This study explored laparoscopic skill performance scores in novices with variable spatial ability utilizing stereoscopic and traditional monoscopic visualization paradigms. Utilizing the McGill Inanimate System for Teaching and Evaluating Laparoscopic Skills (MISTELS) scoring protocol it was hypothesized that individuals with high spatial visualization ability (HVz) would achieve higher overall and individual MISTELS task scores as compared to low spatial visualization ability (LVz) counterparts. Further, we also hypothesized that a difference would exist between HVz and LVz individual scores based on the viewing modality employed. No significant difference was observed between HVz and LVz individuals for MISTELS tasks scores, overall or individually under both viewing modalities, despite higher average MISTELS scores for HVz individuals. The lack of difference between scores obtained under the stereo modality suggested that the additional depth that is conferred by the stereoscopic visualization may act to enhance performance for individuals with LVz, potentially equilibrating their performance with their HVz peers. Further experimentation is required to better ascertain the effects of stereo visualization in individuals of high and low Vz, though it appears stereoscopic visualizations could serve as a prosthetic to enhance skill performance.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».