Warm-up in a Virtual Reality Environment Improves Performance in the Operating Room
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
In Brief Objective: To assess the impact of warm-up on laparoscopic performance in the operating room (OR). Background: Implementation of simulation-based training into clinical practice remains limited despite evidence to show that the improvement in skills is transferred to the OR. The aim of this study was to evaluate the impact of a short virtual reality warm-up training program on laparoscopic performance in the OP. Methods: Sixteen Laparoscopic Cholecystectomies were performed by 8 surgeons in the OR. Participants were randomized to a group which received a preprocedure warm-up using a virtual reality simulator and no warm-up group. After the initial laparoscopic cholecystectomy all surgeons served as their own controls by performing another procedure with or without preoperative warm-up. All OR procedures were videotaped and assessed by 2 independent observers using the generic OSATS global rating scale (from 7 to 35). Results: There was significantly better surgical performance on the laparoscopic Cholecystectomy following preoperative warm-up, median 28.5 (range = 18.5–32.0) versus median 19.25 (range = 15–31.5), P = 0.042. The results demonstrated excellent reliability of the assessment tool used (Cronbach's α = 0.92). Conclusion: This study showed a significant beneficial impact of warm-up on laparoscopic performance in the OP. The suggested program is short, easy to perform, and therefore realistic to implement in the daily life in a busy surgical department. This will potentially improve the procedural outcome and contribute to improved patient safety and better utilization of OR resources. This study evaluates the impact of warm-up in a virtual reality environment on performance in the operating room. Results suggest that a short period of warm-up (15 minutes) does improve the quality of technical performance. Further studies should replicate this finding for other procedures and determine the effects of warm-up on nontechnical performance and patient outcomes.
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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 | 0,002 | 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