Training Femoral Neck Screw Insertion Skills to Surgical Trainees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: : Femoral neck fractures are among the most common orthopaedic injuries impacting the health care system. Surgical management of such fractures with cannulated screws is a commonly performed procedure. The acquisition of surgical skills necessary to perform this procedure typically involves learning on real patients with fluoroscopic guidance. This study attempts to determine if a novel computer-navigated training model improves the learning of this basic surgical skill. METHODS: A multicenter, prospective, randomized, and controlled study was conducted using surgical trainees with no prior experience in surgically managing femoral neck fractures. After a training session, participants underwent a pretest by performing the surgical task (screw placement) on a simulated hip fracture using fluoroscopic guidance. Immediately after, participants were randomized into either undergoing a training session using conventional fluoroscopy or computer-based navigation. Immediate posttest, retention (4 weeks later), and transfer tests were performed. Performance during the tests was determined by radiographic analysis of hardware placement. RESULTS: Screw placement by trainees was ultimately equal to the level of an expert surgeon with either training technique. Participants who trained with computer navigation took fewer attempts to position hardware and used less fluoroscopy time than those trained with fluoroscopy. When those trained with fluoroscopy used computer navigation at the transfer test, less fluoroscopy time and dosage was used. The concurrent augmented feedback provided by computer navigation did not affect the learning of this basic surgical skill in surgical novices. No compromise in learning occurred if the surgical novice trained with one type of technology and transferred to using the other. CONCLUSIONS: The findings of this study suggest that computer navigation may be safely used to train surgical novices in a basic procedure. This model avoids using both live patients and harmful radiation without a compromise in the acquisition of a 3-dimensional technical skill.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».