Proving the Value of Simulation in Laparoscopic Surgery
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
OBJECTIVE: To assess the McGill Inanimate System for Training and Evaluation of Laparoscopic Skills (MISTELS) physical laparoscopic simulator for construct and predictive validity and for its educational utility. SUMMARY BACKGROUND DATA: MISTELS is the physical simulator incorporated by the Society of American Gastrointestinal and Endoscopic Surgeons (SAGES) in their Fundamentals of Laparoscopic Surgery (FLS) program. MISTELS' metrics have been shown to have high interrater and test-retest reliability and to correlate with skill in animal surgery. METHODS: Over 200 surgeons and trainees from 5 countries were assessed using MISTELS in a series of experiments to assess the validity of the system and to evaluate whether practicing MISTELS basic skills (transferring) would result in skill acquisition transferable to complex laparoscopic tasks (suturing). RESULTS: Face validity was confirmed through questioning 44 experienced laparoscopic surgeons using global rating scales. MISTELS scores increased progressively with increasing laparoscopic experience (n = 215, P < 0.0001), and residents followed over time improved their scores (n = 24, P < 0.0001), evidence of construct validity. Results in the host institution did not differ from 5 beta sites (n = 215, external validity). MISTELS scores correlated with a highly reliable validated intraoperative rating of technical skill during laparoscopic cholecystectomy (n = 19, r = 0.81, P < 0.0004; concurrent validity). Novice laparoscopists were randomized to practice/no practice of the transfer drill for 4 weeks. Improvement in intracorporeal suturing skill was significantly related to practice but not to baseline ability, career goals, or gender (P < 0.001). CONCLUSION: MISTELS is a practical and inexpensive inanimate system developed to teach and measure technical skills in laparoscopy. This system is reliable, valid, and a useful educational tool.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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