Commercial Video Laparoscopic Trainers versus Less Expensive, Simple Laparoscopic Trainers: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Advancements in laparoscopic surgical simulation have led to technologically sophisticated but generally more costly surgical trainers. Given that higher costs can limit training institutions, an exploration of cost-effective alternatives is a worthwhile endeavor. We compared commercial video laparoscopic trainers and less expensive simple laparoscopic trainers to evaluate how they differ in facilitating the acquisition of laparoscopic skills in surgical trainees, as measured by laparoscopic task completion time. MATERIALS AND METHODS: We performed a comprehensive, systematic search of the literature, which yielded 1,091 citations after excluding duplicates. Ten articles were fully reviewed and 5 were included in the final analysis. Articles were reviewed to ensure that a comparison of video and simple laparoscopic trainers was present and laparoscopic tasks were examined. Quality assessment of studies was completed using a comprehensive checklist. We examined continuous data with calculation of the standardized mean difference. Performance times were pooled using a random effects model and the chi-square test for heterogeneity. Meta-analysis was done to compare post-training performance times between video and simple laparoscopic trainers for the 2 laparoscopic tasks of suturing and object transfer. RESULTS: We found no statistically significant difference in task completion time for video and simple laparoscopic trainers. Meta-analysis of the 7 laparoscopic tasks assessed by others favored video over simple laparoscopic trainers but this was not statistically significant (standardized mean difference -1.82, 95% CI -0.61-0.02, p = 0.07). CONCLUSIONS: Video and simple laparoscopic trainers are equally proficient for facilitating the acquisition of laparoscopic skills, suggesting that simple laparoscopic trainers may be a cost-effective alternative.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».