Simulating Laparoscopic Renal Hilar Vessel Injuries: Preliminary Evaluation of a Novel Surgical Training Model for Residents
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».