Use of a Low-fidelity simulator to improve trans-nasal fibre-optic flexible laryngoscopy in the clinical setting: A randomized, single-blinded, prospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trans-nasal flexible fibre-optic laryngoscopy (TFFL) is an essential skill for otolaryngologists. There is evidence to suggest that simulators help residents acquire procedural skills. The objective of this study was to examine the effect of simulation on endoscopy skill acquistion. METHODS: A randomized controlled trial was conducted utilizing medical students and junior residents with limited experience in TFFL. Learners all performed a baseline endoscopy and were then randomized to receive either 45 minutes of simulation training or not. Following this, a second endoscopy was performed. Time to adequate visualization of the glottis, the percentage of time adequate visualization of the airway was maintained, and the number of collisions with mucosa were analyzed. Qualitative assessments were also obtained from the learner, patient, and staff laryngologist. RESULTS: Time to adequate visualization of the glottis and the number of mucosal collisions were significantly less during the second endoscopy, irrespective of the use of simulation (84.8 sec vs. 68 sec, p < 0.01; 5.0 vs. 3.2, p < 0.01, respectively). Analysis using a two-way ANOVA with interaction established that none of the quantitative measures analyzed in this study improved with the addition of simulation. CONCLUSION: Improvements in time to visualization of the glottis and number of mucosal contacts were seen between the first and second endoscopy irrespective of simulator use. No additional benefit was conferred with the use of a low-fidelity simulator.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».