A Comparison of Orthopaedic Resident Performance on Surgical Fixation of an Ulnar Fracture Using Virtual Reality and Synthetic Models
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical trainees develop surgical skills using various techniques, with simulators providing a safe learning environment. Fracture fixation is the most common procedure in orthopaedic surgery, and residents may benefit from simulated fracture fixation. The performance of residents on a virtual simulator that allows them to practice the surgical fixation of fractures by providing a sense of touch (haptics) has not yet been compared with their performance using other methods of practicing fracture fixation, such as a Sawbones simulator model. The purpose of this study was to assess whether residents performed similarly on a newly developed virtual simulator compared with a Sawbones simulator fracture fixation model. METHODS: A stratified, randomized controlled study involving twenty-two orthopaedic surgery residents was performed. The residents were randomized to first perform surgical fixation of the ulna on either the virtual or the Sawbones simulator, after which they performed the same procedure on the other simulator. Their performance was evaluated by examiners experienced in fracture fixation who completed a task-specific checklist, global rating scale (GRS) form, and time-to-completion record for each participant on each simulator. RESULTS: Both simulators distinguished between differing experience levels, demonstrating construct validity; for the Sawbones simulator, the Cohen d value (effect size) was >0.90, and for the virtual simulator, d was >1.10 (p < 0.05 for both). The participants achieved significantly better scores on the virtual simulator compared with the Sawbones simulator (p < 0.05) for all measures except time to completion. The GRS scores showed a high level of internal consistency (Cronbach α, >0.80). However, Pearson product-moment correlation analysis showed no significant correlations between the results on the two simulators; therefore, concurrent validity was not achieved. CONCLUSIONS: The newly developed virtual ulnar surgical fixation simulator, which incorporates haptics, shows promise for helping surgical trainees learn and practice basic skills, but it did not attain the same standards as the current standard Sawbones simulator. The procedural measures used to assess resident performance demonstrated good reliability and validity, and both the Sawbones and the virtual simulator showed evidence of construct validity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».