Effects of two training curricula on basic laparoscopic skills and surgical performance among veterinarians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare laparoscopic skills among veterinarians before and after undertaking 1 of 2 programs of simulation training. DESIGN: Evaluation study. SAMPLE POPULATION: 17 veterinarians at 1 institution. PROCEDURES: Basic skills were tested by use of the McGill inanimate system for training and evaluation of laparoscopic skills (MISTELS). Surgical performance was assessed through an objective structured assessment of technical skills (OSATS). Both tests were performed prior to and after a 12-session training program, consisting of MISTELS exercises (curriculum A) or a variety of exercises (curriculum B). RESULTS: Curriculum B led to improvement of scores obtained with both the MISTELS and the OSATS. Curriculum A did not result in higher scores obtained with the MISTELS, compared with curriculum B. Curriculum A did not lead to an improvement of scores obtained with the OSATS. Participant-perceived value of the training program was correlated positively with the improvement of scores for MISTELS suturing tasks and scores obtained with the OSATS. Time spent in clinical laparoscopic surgery and curriculum B training were both positively correlated with the post-training OSATS scores but not with post-training MISTELS scores. Conversely, simulation training time correlated with an increase in MISTELS scores but not OSATS scores. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: MISTELS training resulted in significant improvement of basic laparoscopic skills but not in the assessment used for surgical performance. This may have been due to the small number of study participants, the assessment tool, or the method of training. A varied curriculum may be advantageous when training veterinarians for clinical laparoscopic practice.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».