Validation of an Endobronchial Ultrasound Simulator: Differentiating Operator Skill Level
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.
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 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».