Simulation-based training for burr hole surgery instrument recognition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of simulation training in postgraduate medical education is an area of rapidly growing popularity and research. This study was designed to assess the impact of simulation training for instrument knowledge and recognition among neurosurgery residents. METHODS: This was a randomized control trial of first year residents from neurosurgery residency training programs across Canada. Eighteen neurosurgery trainees were recruited to test two simulation-based applications: PeriopSim™ Instrument Trainer and PeriopSim™ for Burr Hole Surgery. The intervention was game-based simulation training for learning neurosurgical instruments and applying this knowledge to identify correct instruments during a simulated burr hole surgery procedure. RESULTS: Participants showed significant overall improvement in total score (p < 0.0005), number of errors (p = 0.019) and time saved (p < 0.0005), over three testing sessions when using the PeriopSim™ Instrument Trainer. Participants demonstrated further performance-trained improvements when using PeriopSim™ Burr Hole Surgery. CONCLUSIONS: Training in the recognition and utilization of simulated surgical instruments by neurosurgery residents improved significantly with repetition when using PeriopSim™ Instrument Trainer and PeriopSim™ for Burr Hole Surgery.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».