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 review the current state of simulation use in surgery and to offer direction for future research and implementation of evidence-based findings. BACKGROUND: Simulation-based training (SBT) in surgery has surged in recent years. Although several new simulators and curricula have become available, their optimization and implementation into surgical training has been lagging. METHODS: Members of the Association for Surgical Education Simulation Committee with expertise in surgical simulation review and interpret the literature and describe the current status of the use of simulation in surgery, identify the challenges to its widespread adoption, and offer potential solutions to these challenges. The review focuses on simulation research and implementation of existing knowledge and explores possible future directions for the field. RESULTS: Skill acquired on simulators has repeatedly and consistently been demonstrated to transfer to the operating room, and proficiency-based training maximizes this benefit. Several simulation-based curricula have been developed by national organizations to support resident training, but their implementation is lagging because of inadequate human resources, difficult integration of SBT into educational strategy, and logistical barriers. In research, lack of coordinated effort, flaws in study design, changes in simulator-validation concepts, limited attention to skill retention, and other areas are in need of improvement. CONCLUSIONS: Future research in surgical simulation should focus on demonstrating the cost-effectiveness of SBT and its impact on patient outcomes. Furthermore, to enable the more widespread incorporation of best practices and existing simulation curricula in surgery, effective implementation strategies need to be developed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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