Robotic surgery basic skills training: Evaluation of a pilot multidisciplinary simulation-based curriculum
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Simulation-based training improves clinical skills, while minimizing the impact of the educational process on patient care. We present results of a pilot multidisciplinary, simulation-based robotic surgery basic skills training curriculum (BSTC) for robotic novices. METHODS: A 4-week, simulation-based, robotic surgery BSTC was offered to the Departments of Surgery and Obstetrics & Gynecology (ObGyn) at the University of Toronto. The course consisted of various instructional strategies: didactic lecture, self-directed online-training modules, introductory hands-on training with the da Vinci robot (dVR) (Intuitive Surgical Inc., Sunnyvale, CA), and dedicated training on the da Vinci Skills Simulator (Intuitive Surgical Inc., Sunnyvale, CA) (dVSS). A third of trainees participated in competency-based dVSS training, all others engaged in traditional time-based training. Pre- and post-course skill testing was conducted on the dVR using 2 standardized skill tasks: ring transfer (RT) and needle passing (NP). Retention of skills was assessed at 5 months post-BSTC. RESULTS: A total of 37 participants completed training. The mean task completion time and number of errors improved significantly post-course on both RT (180.6 vs. 107.4 sec, p < 0.01 and 3.5 vs. 1.3 sec, p < 0.01, respectively) and NP (197.1 vs. 154.1 sec, p < 0.01 and 4.5 vs. 1.8 sec, p = 0.04, respectively) tasks. No significant difference in performance was seen between specialties. Competency-based training was associated with significantly better post-course performance. The dVSS demonstrated excellent face validity. CONCLUSIONS: The implementation of a pilot multidisciplinary, simulation-based robotic surgery BSTC revealed significantly improved basic robotic skills among novice trainees, regardless of specialty or level of training. Competency-based training was associated with significantly better acquisition of basic robotic skills.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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) | 0,005 | 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 ».