Using a Virtual Reality Temporal Bone Simulator to Assess Otolaryngology Trainees
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study is to determine the feasibility of computerized evaluation of resident performance using hand motion analysis on a virtual reality temporal bone (VR TB) simulator. We hypothesized that both computerized analysis and expert ratings would discriminate the performance of novices from experienced trainees. We also hypothesized that performance on the virtual reality temporal bone simulator (VR TB) would differentiate based on previous drilling experience. STUDY DESIGN: The authors conducted a randomized, blind assessment study. METHODS: Nineteen volunteers from the Otolaryngology-Head and Neck Surgery training program at the University of Toronto drilled both a cadaveric TB and a simulated VR TB. Expert reviewers were asked to assess operative readiness of the trainee based on a blind video review of their performance. Computerized hand motion analysis of each participant's performance was conducted. RESULTS: Expert raters were able to discriminate novices from experienced trainees (P < .05) on cadaveric temporal bones, and there was a trend toward discrimination on VR TB performance. Hand motion analysis showed that experienced trainees had better movement economy than novices (P < .05) on the VR TB. CONCLUSION: Performance, as measured by hand motion analysis on the VR TB simulator, reflects trainees' previous drilling experience. This study suggests that otolaryngology trainees could accomplish initial temporal bone training on a VR TB simulator, which can provide feedback to the trainee, and may reduce the need for constant faculty supervision and evaluation.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».