Validation of an Endobronchial Ultrasound Simulator: Differentiating Operator Skill Level
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endobronchial ultrasound (EBUS) is a revolutionary diagnostic procedure. There is currently no accepted method of assessing EBUS technical skill or competency. OBJECTIVES: This study aimed to validate a computer EBUS simulator in differentiating between operators of varying clinical EBUS experience. METHODS: A convenience sample (n = 22) of bronchoscopists was separated into four cohorts based on previous bronchoscopy experience: group A = novice bronchoscopists, no EBUS experience (n = 4), group B = expert bronchoscopists, no EBUS experience (n = 5), group C = basic clinical EBUS training (n = 9), group D = EBUS experts (n = 4). After a standardized introduction session on the EBUS simulator, participants performed 2 simulated cases on an EBUS simulator with performance metrics measured by the simulator. RESULTS: Significant differences between groups were noted for total procedure time, percentage of lymph nodes identified and percentage of successful biopsies (p < 0.05, ANOVA). Group D performed significantly better than all other groups for total procedure time and percentage of lymph nodes identified (p < 0.05). Group C performed significantly better than groups A and B for total procedure time, percentage of lymph nodes identified and percentage of successful biopsies (p < 0.05, ANOVA). CONCLUSIONS: An EBUS simulator can accurately discriminate between operators with different levels of clinical EBUS experience. EBUS simulators show promise as a tool for assessing training and evaluating competency.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle