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Enregistrement W2086321319 · doi:10.1097/sla.0b013e318207a789

Mental Practice Enhances Surgical Technical Skills

2011· article· en· W2086321319 sur OpenAlexaff
Sonal Arora, Rajesh Aggarwal, Pramudith Sirimanna, Aidan Moran, Teodor Grantcharov, Roger Kneebone, Nick Sevdalis, Ara Darzi

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality (philosophy)Randomized controlled trialMental healthMedical educationPsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the effects of mental practice on surgical performance. BACKGROUND: Increasing concerns for patient safety have highlighted a need for alternative training strategies outside the operating room. Mental practice (MP), "the cognitive rehearsal of a task before performance," has been successful in sport and music to enhance skill. This study investigates whether MP enhances performance in laparoscopic surgery. METHODS: After baseline skills testing, 20 novice surgeons underwent training on an evidence-based virtual reality curriculum. After randomization using the closed envelope technique, all participants performed 5 Virtual Reality (VR) laparoscopic cholecystectomies (LC). Mental practice participants performed 30 minutes of MP before each LC; control participants viewed an online lecture. Technical performance was assessed using video Objective Structured Assessment of Technical Skills-based global ratings scale (scored from 7 to 35). Mental imagery was assessed using a previously validated Mental Imagery Questionnaire. RESULTS: Eighteen participants completed the study. There were no intergroup differences in baseline technical ability. Learning curves were demonstrated for both MP and control groups. Mental practice was superior to control (global ratings) for the first LC (median 20 vs 15, P = 0.005), second LC (20.5 vs 13.5, P = 0.001), third LC (24 vs 15.5, P < 0.001), fourth LC (25.5 vs 15.5, P < 0.001) and the fifth LC (27.5 vs 19.5, P = 0.00). The imagery for the MP group was also significantly superior to the control group across all sessions (P < 0.05). Improved imagery significantly correlated with better quality of performance (ρ 0.51–0.62, Ps < 0.05). CONCLUSIONS: This is the first randomized controlled study to show that MP enhances the quality of performance based on VR laparoscopic cholecystectomy. This may be a time- and cost-effective strategy to augment traditional training in the OR thus potentially improving patient care.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,290
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,127 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations258
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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