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Enregistrement W2225024880 · doi:10.1089/end.2007.9982.a

Ureteroscopy and Cystoscopy Simulation in Urology

2007· review· en· W2225024880 sur OpenAlexaff
James Watterson, John D. Denstedt

Notice bibliographique

RevueJournal of Endourology · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUreteroscopyMedicineCystoscopyUrologyMedical physicsModalitiesPhysician assistantsHealth careGeneral surgerySurgeryUreterInternal medicineNurse practitionersUrinary system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transformations of many aspects of surgery have provided a potentially fertile ground for the implementation of surgical simulators in the medical mainstream. The expansion of minimally invasive diagnostic and therapeutic modalities, increasing healthcare demands, fiscal constraints, and sensitivity to medicolegal considerations limit resident instruction and practical experience in the operating room. Furthermore, the need for objective, structured assessments of surgical residents during training and the requirement for physicians to gain and maintain certification demand that innovative solutions be sought. Surgical simulators are poised to deliver broad-based training experiences to trainees of all levels. In urology, simulation has been centered on endourologic procedures, namely ureteroscopy and cystoscopy. In this paper, various models of simulation developed for ureteroscopy and cystoscopy in urology are reviewed, with a brief description of each model, its benefits and disadvantages, and current research surrounding each simulation model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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