Evaluation of Veterinary Student Surgical Skills Preparation for Ovariohysterectomy Using Simulators: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the development and evaluation of training intended to enhance students' performance on their first live-animal ovariohysterectomy (OVH). Cognitive task analysis informed a seven-page lab manual, 30-minute video, and 46-item OVH checklist (categorized into nine surgery components and three phases of surgery). We compared two spay simulator models (higher-fidelity silicone versus lower-fidelity cloth and foam). Third-year veterinary students were randomly assigned to a training intervention: lab manual and video only; lab manual, video, and $675 silicone-based model; lab manual, video, and $64 cloth and foam model. We then assessed transfer of training to a live-animal OVH. Chi-square analyses determined statistically significant differences between the interventions on four of nine surgery components, all three phases of surgery, and overall score. Odds ratio analyses indicated that training with a spay model improved the odds of attaining an excellent or good rating on 25 of 46 checklist items, six of nine surgery components, all three phases of surgery, and the overall score. Odds ratio analyses comparing the spay models indicated an advantage for the $675 silicon-based model on only 6 of 46 checklist items, three of nine surgery components, and one phase of surgery. Training with a spay model improved performance when compared to training with a manual and video only. Results suggested that training with a lower-fidelity/cost model might be as effective when compared to a higher-fidelity/cost model. Further research is required to investigate simulator fidelity and costs on transfer of training to the operational environment.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».