Instructor feedback versus no instructor feedback on performance in a laparoscopic virtual reality simulator: a randomized educational trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have found a positive effect on the learning curve as well as the improvement of basic psychomotor skills in the operating room after virtual reality training. Despite this, the majority of surgical and gynecological departments encounter hurdles when implementing this form of training. This is mainly due to lack of knowledge concerning the time and human resources needed to train novice surgeons to an adequate level. The purpose of this trial is to investigate the impact of instructor feedback regarding time, repetitions and self-perception when training complex operational tasks on a virtual reality simulator. METHODS/DESIGN: The study population consists of medical students on their 4th to 6th year without prior laparoscopic experience. The study is conducted in a skills laboratory at a centralized university hospital. Based on a sample size estimation 98 participants will be randomized to an intervention group or a control group. Both groups have to achieve a predefined proficiency level when conducting a laparoscopic salpingectomy using a surgical virtual reality simulator. The intervention group receives standardized instructor feedback of 10 to 12 min a maximum of three times. The control group receives no instructor feedback. Both groups receive the automated feedback generated by the virtual reality simulator. The study follows the CONSORT Statement for randomized trials. Main outcome measures are time and repetitions to reach the predefined proficiency level on the simulator. We include focus on potential sex differences, computer gaming experience and self-perception. DISCUSSION: The findings will contribute to a better understanding of optimal training methods in surgical education. TRIAL REGISTRATION: NCT01497782.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».