Randomized Controlled Trials: A Systematic Review of Laparoscopic Surgery and Simulation-Based Training
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
INTRODUCTION: This systematic review was conducted to analyze the impact and describe simulation-based training and the acquisition of laparoscopic surgery skills during medical school and residency programs. METHODS: This systematic review focused on the published literature that used randomized controlled trials to examine the effectiveness of simulation-based training to develop laparoscopic surgery skills. Searching PubMed from the inception of the databases to May 1, 2014 and specific hand journal searches identified the studies. This current review of the literature addresses the question of whether laparoscopic simulation translates the acquisition of surgical skills to the operating room (OR). RESULTS: This systematic review of simulation-based training and laparoscopic surgery found that specific skills could be translatable to the OR. Twenty-one studies reported learning outcomes measured in five behavioral categories: economy of movement (8 studies); suturing (3 studies); performance time (13 studies); error rates (7 studies), and global rating (7 studies). CONCLUSION: Simulation-based training can lead to demonstrable benefits of surgical skills in the OR environment. This review suggests that simulation-based training is an effective way to teach laparoscopic surgery skills, increase translation of laparoscopic surgery skills to the OR, and increase patient safety; however, more research should be conducted to determine if and how simulation can become apart of surgical curriculum.
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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 | 0,106 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,035 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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