Baseline Laparoscopic Skill May Predict Baseline Robotic Skill and Early Robotic Surgery Learning Curve
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Robotic surgery is associated with a learning curve unique to each trainee. Knowledge about a trainee's baseline skill and learning curve would facilitate the development of a more individualized training curriculum. The aim of our study was to determine whether baseline laparoscopic skill is predictive of one's baseline robotic skill and short-term learning curve. METHODS: Trainees from four different surgical specialties were included in the study. Each trainee participated in a 4-week, simulation-based robotic surgery basic skills training course. Precourse, baseline laparoscopic and robotic skills were assessed using validated test tasks; a basic peg transfer (PT) and an advanced intracorporeal suturing and knot tying (ISKT) task. Trainee robotic skill was assessed again 1 week postcourse. Each task performance was video recorded and scored by two blinded expert surgeons. RESULTS: A total of 32 trainees were included; 14 urology, 7 gynecology, 8 thoracic Sx, 3 general Sx. Most (91%) were senior residents or clinical fellows and 50% had no prior robotic experience. There were no differences in baseline laparoscopic and robotic skill related to reported prior robotic experience. Between specialties, no differences were seen on baseline laparoscopic skill and only small differences were seen on baseline robotic skill. Both baseline Lap PT (p = 0.01) and Lap ISKT (p = 0.01) performances correlated with baseline robotic ISKT performance, but not robotic PT scores. Only baseline Lap ISKT performance correlated with postcourse robotic PT (p = 0.01) and ISKT (p < 0.01) performance. Baseline robotic ISKT scores, but not PT scores, correlated with postcourse robotic performance (p = 0.02 for PT, p < 0.01 for ISKT). CONCLUSIONS: In this study, a trainee's baseline laparoscopic skill correlated with certain baseline robotic skills. Better baseline performance on an advanced, but not basic, laparoscopic and robotic skill task may correlate with a shorter learning curve for basic robotic skills. Further exploration of this finding may yield better training curricula.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».