Virtual-reality simulation to assess performance in hip fracture surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Internal fixation of hip fractures is a common and important procedure that orthopedic surgeons must master early in their career. Virtual-reality training could improve initial skills, and a simulation-based test would make it possible to ensure basic competency of junior surgeons before they proceed to supervised practice on patients. The aim of this study was to develop a reliable and valid test with credible pass/fail standards. METHODS: 20 physicians (10 untrained novices and 10 experienced orthopedic surgeons) each performed 3 internal fixation procedures of an undisplaced femoral neck fracture: 2 hook-pins, 2 screws, and a sliding hip screw. All procedures were preformed on a trauma simulator. Performance scores for each procedure were obtained from the predefined metrics of the simulator. The inter-case reliability of the simulator metrics was explored by calculation of intra-class correlation coefficient. Validity was explored by comparison between novices' and experts' scores using independent-samples t-test. A pass/fail standard was set by the contrasting-groups method and the consequences were explored. RESULTS: The percentage of maximum combined score (PM score) showed an inter-case reliability of 0.83 (95% CI: 0.65-0.93) between the 3 procedures. The mean PM score was 30% (CI: 7-53) for the novices and 76% (CI: 68-83) for the experienced surgeons. The pass/fail standard was set at 58%, resulting in none of the novices passing the test and a single experienced surgeon failing the test. INTERPRETATION: The simulation-based test was reliable and valid in our setting, and the pass/fail standard could discriminate between novices and experienced surgeons. Potentially, training and testing of future junior surgeons on a virtual-reality simulator could ensure basic competency before proceeding to supervised practice on patients.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».