High Fidelity Simulation Based Team Training in Urology: A Preliminary Interdisciplinary Study of Technical and Nontechnical Skills in Laparoscopic Complications Management
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Simulation based team training provides an opportunity to develop interdisciplinary communication skills and address potential medical errors in a high fidelity, low stakes environment. We evaluated the implementation of a novel simulation based team training scenario and assessed the technical and nontechnical performance of urology and anesthesiology residents. MATERIALS AND METHODS: Urology residents were randomly paired with anesthesiology residents to participate in a simulation based team training scenario involving the management of 2 scripted critical events during laparoscopic radical nephrectomy, including the vasovagal response to pneumoperitoneum and renal vein injury during hilar dissection. A novel kidney surgical model and a high fidelity mannequin simulator were used for the simulation. A debriefing session followed each simulation based team training scenario. Assessments of technical and nontechnical performance were made using task specific checklists and global rating scales. RESULTS: A total of 16 residents participated, of whom 94% rated the simulation based team training scenario as useful for communication skill training. Also, 88% of urology residents believed that the kidney surgical model was useful for technical skill training. Urology resident training level correlated with technical performance (p=0.004) and blood loss during renal vein injury management (p=0.022) but not with nontechnical performance. Anesthesia resident training level correlated with nontechnical performance (p=0.036). Urology residents consistently rated themselves higher on nontechnical performance than did faculty (p=0.033). Anesthesia residents did not differ in the self-assessment of nontechnical performance compared to faculty assessments. CONCLUSIONS: Residents rated the simulation based team training scenario as useful for interdisciplinary communication skill training. Urology resident training level correlated with technical performance but not with nontechnical performance. Urology residents consistently overestimated their nontechnical performance.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».