Mastering Instruments Before Operating on a Patient
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined the impact of tool complexity on surgeons' performance and evaluated the value of using a simulation-based program for reducing training cost. METHODS: Three pairs of surgical graspers with increasing mechanical complexity, which were designed for open, laparoscopic, and endoscopic procedures, were used in performing a simple object transportation task. Task times and mental workload of 17 surgeons were compared using all 3 variations of the graspers to test the impact of tool complexity on surgical performance. Subsequently, 4 of these surgeons decided to enter a 3-week training phase and practiced with these 3 surgical instruments on a daily basis. Learning curves were plotted to examine the value of using simulation for proficiency training with these tools. RESULTS: Task time was significantly prolonged as tool complexity increased. Practice in a simulated environment shortened the task time significantly and moderately reduced mental workloads. However, the difference in task time varied among the 3 types of tools. Between days 1 and 9, task times for each types of grasper were reduced by 55% (endoscopic), 42% (open), and 22% (laparoscopic). CONCLUSIONS: Tool complexity may degrade a surgeon's performance. Extensive simulation training programs are important for surgeons to gain proficiency in handling a tool before they practice on patients.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».