An over-view of robot assisted surgery curricula and the status of their validation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Robotic surgery is a rapidly expanding field. Thus far training for robotic techniques has been unstructured and the requirements are variable across various regions. Several projects are currently underway to develop a robotic surgery curriculum and are in various stages of validation. We aimed to outline the structures of available curricula, their process of development, validation status and current utilization. METHODS: We undertook a literature review of papers including the MeSH terms "Robotics" and "Education". When we had an overview of curricula in development, we searched recent conference abstracts to gain up to date information. RESULTS: The main curricula are the FRS, the FSRS, the Canadian BSTC and the ERUS initiative. They are in various stages of validation and offer a mixture of theoretical and practical training, using both physical and simulated models. DISCUSSION: Whilst the FSRS is based on tasks on the RoSS virtual reality simulator, FRS and BSTC are designed for use on simulators and the robot itself. The ERUS curricula benefits from a combination of dry lab, wet lab and virtual reality components, which may allow skills to be more transferable to the OR as tasks are completed in several formats. Finally, the ERUS curricula includes the OR modular training programme as table assistant and console surgeon. CONCLUSION: Curricula are a crucial step in global standardisation of training and certification of surgeons for robotic surgical procedures. Many curricula are in early stages of development and more work is needed in development and validation of these programmes before training can be standardised.
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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 | 0,065 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».