Effect of virtual reality training on laparoscopic surgery: randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effect of virtual reality training on an actual laparoscopic operation. DESIGN: Prospective randomised controlled and blinded trial. SETTING: Seven gynaecological departments in the Zeeland region of Denmark. PARTICIPANTS: 24 first and second year registrars specialising in gynaecology and obstetrics. INTERVENTIONS: Proficiency based virtual reality simulator training in laparoscopic salpingectomy and standard clinical education (controls). MAIN OUTCOME MEASURE: The main outcome measure was technical performance assessed by two independent observers blinded to trainee and training status using a previously validated general and task specific rating scale. The secondary outcome measure was operation time in minutes. RESULTS: The simulator trained group (n=11) reached a median total score of 33 points (interquartile range 32-36 points), equivalent to the experience gained after 20-50 laparoscopic procedures, whereas the control group (n=10) reached a median total score of 23 (22-27) points, equivalent to the experience gained from fewer than five procedures (P<0.001). The median total operation time in the simulator trained group was 12 minutes (interquartile range 10-14 minutes) and in the control group was 24 (20-29) minutes (P<0.001). The observers' inter-rater agreement was 0.79. CONCLUSION: Skills in laparoscopic surgery can be increased in a clinically relevant manner using proficiency based virtual reality simulator training. The performance level of novices was increased to that of intermediately experienced laparoscopists and operation time was halved. Simulator training should be considered before trainees carry out laparoscopic procedures. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT00311792.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».