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Enregistrement W2096913235 · doi:10.1016/j.juro.2010.02.2285

1088 RANDOMIZED CONTROLLED TRIAL OF VIRTUAL REALITY AND HYBRID SIMULATION FOR ROBOTIC SURGICAL TRAINING

2010· article· en· W2096913235 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Feifer, Adel Al-Almari, Evan Kovacs, J. Delisle, Serge Carrier, Maurice Anidjar

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRoboticsRandomized controlled trialTrainerVirtual realitySimulation trainingRobotic surgeryArtificial intelligenceMedical physicsSimulationGeneral surgerySurgeryComputer scienceRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

You have accessJournal of UrologyTechnology & Instruments: Robotics/Laparoscopy/Ureteroscopy III1 Apr 20101088 RANDOMIZED CONTROLLED TRIAL OF VIRTUAL REALITY AND HYBRID SIMULATION FOR ROBOTIC SURGICAL TRAINING Andrew Feifer, Adel Al-Almari, Evan Kovacs, Josee Delisle, Serge Carrier, and Maurice Anidjar Andrew FeiferAndrew Feifer New York, NY , Adel Al-AlmariAdel Al-Almari London, Canada , Evan KovacsEvan Kovacs Montreal, Canada , Josee DelisleJosee Delisle Montreal, Canada , Serge CarrierSerge Carrier Montreal, Canada , and Maurice AnidjarMaurice Anidjar Montreal, Canada View All Author Informationhttps://doi.org/10.1016/j.juro.2010.02.2285AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookTwitterLinked InEmail INTRODUCTION AND OBJECTIVES The increasing utilization of robotic assisted surgery in urology has created new educational challenges regarding optimal training conditions for residents. While simulation has been incorporated into training for laparoscopy, it is unknown if simulation can play a preparatory role for the robotics platform. In a randomized fashion, we sought to investigate the optimal simulation environment for robotic surgery. METHODS We identified two widely validated laparoscopic simulation programs, LapSim® [LSM], and the McGill Inanimate System for Training and Evaluation of Laparoscopic Skills® (MISTELS) utilizing a hybrid augmented reality trainer, ProMIS® [PM]. Four tasks were used; peg transfer, intracorporeal suturing, cannulation, precision cutting. 20 surgically naive medical students were randomized to the practice sessions with either, both or none of these simulators. Baseline performance scores, training, and a final performance measurements were completed from February-May, 2009. Statistical performance changes were characterized using SAS®. Scores were compared using the Mann-Whitney U test. RESULTS All 20 medical students completed the preliminary performance analysis, five training sessions and the final performance analysis. Baseline performance characteristics amongst cohorts were statistically similar (á =0.05). On comparing mean scores differences between pre and post training sessions within each group, statistically significant performance enhancement in all four robotic tasks were identified in the groups receiving dual training (LSM and PM) [p<0.05]. Students trained on the PM or LSM alone did improve in cannulation alone, but did not demonstrate overall score or performance enhancement. Students without training did not illustrate performance improvement. CONCLUSIONS We have demonstrated that the use of ProMIS hybrid and LapSim VR simulators together leads to improvement in robotic task completion that exceeds what is seen with without simulation or with either simulator alone in novice medical students. Additionally, the use of MISTELS tasks can be adapted for the DaVinci® platform. Until pure robotic simulators are both validated and cost-effective, the utility of ProMIS and LapSim simulators for surgical readiness on the robotic platform cannot be understated. © 2010 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 183Issue 4SApril 2010Page: e423 Advertisement Copyright & Permissions© 2010 by American Urological Association Education and Research, Inc.MetricsAuthor Information Andrew Feifer New York, NY More articles by this author Adel Al-Almari London, Canada More articles by this author Evan Kovacs Montreal, Canada More articles by this author Josee Delisle Montreal, Canada More articles by this author Serge Carrier Montreal, Canada More articles by this author Maurice Anidjar Montreal, Canada More articles by this author Expand All Advertisement Advertisement PDF downloadLoading ...

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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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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