Using Virtual-Reality Simulation to Assess Performance in Endobronchial Ultrasound
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For optimal treatment of patients with non-small cell lung carcinoma, it is essential to have physicians with competence in endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA). EBUS training and certification requirements are under discussion and the establishment of basic competence should be based on an objective assessment of performance. OBJECTIVES: The aims of this study were to design an evidence-based and credible EBUS certification based on a virtual-reality (VR) EBUS simulator test. METHODS: Twenty-two respiratory physicians were divided into 3 groups: experienced EBUS operators (group 1, n = 6), untrained novices (group 2, n = 8) and simulator-trained novices (group 3, n = 8). Each physician performed two standardized simulated EBUS-TBNA procedures. Simulator metrics with discriminatory ability were identified and reliability was explored. Finally, the contrasting-groups method was used to establish a pass/fail standard, and the consequences of this standard were explored. RESULTS: Successfully sampled lymph nodes and procedure time were the only simulator metrics that showed statistically significant differences of p = 0.047 and p = 0.002, respectively. The resulting quality score (QS, i.e. sampled lymph nodes per minute) showed an acceptable reliability and a generalizability coefficient of 0.67. Reliability of 0.8 could be obtained by testing in 4 procedures. Median QS was 0.24 (range 0.21-0.26) and 0.098 (range 0.04-0.21) for groups 1 and 2, respectively (p = 0.001). The resulting pass/fail standard was 0.19. Group 3 had a median posttraining QS of 0.11 (range 0-0.17). None of them met the pass/fail standard. CONCLUSIONS: With careful design of standardized tests, a credible standard setting and appropriate transfer studies, VR simulators could be an important first line in credentialing before proceeding to supervised performance on patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle