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Enregistrement W2000534375 · doi:10.1089/end.2011.0432

Simulating Laparoscopic Renal Hilar Vessel Injuries: Preliminary Evaluation of a Novel Surgical Training Model for Residents

2011· article· en· W2000534375 sur OpenAlexaff
Jason Y. Lee, Phillip Mucksavage, Elspeth M. McDougall

Notice bibliographique

RevueJournal of Endourology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrectomyTrainerConstruct validityTraining systemSurgeryLaparoscopyPhysical therapyKidneyInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Many surgical training programs utilize simulation-based strategies for instruction and assessment of laparoscopic skills. While the use of inanimate, animate, and virtual-reality simulation for basic or procedural skills training has been well described, the use of simulation for the purpose of training surgeons in managing intraoperative laparoscopic complications has been given less attention. We describe a novel, affordable inanimate surgical model for use in simulation-based training of laparoscopic renal hilar vessel injury management. METHODS: Using a laparoscopic box trainer, a half-inch Penrose drain, standard silicone intravenous tubing, and a commercially available kidney part-task trainer, an inanimate surgical training model was developed to simulate various clinical scenarios involving renal hilar vessel injuries. To evaluate the construct validity of this training model, urology residents from the University of California, Irvine, completed a simulated scenario involving a renal vein injury (RVI) during laparoscopic radical nephrectomy (LRN). RESULTS: This surgical model is able to simulate both renal arterial and venous injuries during laparoscopic radical and partial nephrectomy scenarios. Initial cost to construct the model was ~800 U.S. dollars (USD) and each subsequent use was an additional 7 USD. Resident training level correlated strongly with technical performance (p<0.01) and "blood loss" (p=0.02) during the "RVI during LRN" scenario. The checklist and global rating scale used to assess performance demonstrated adequate reliability (Cronbach's α=0.82). CONCLUSIONS: While further validation, technical refinement, and improved fidelity are being considered, we present a novel, affordable surgical model for simulating laparoscopic renal hilar vessel injuries that is suitable for urology trainees.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,229
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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