Simulation-based Education for Endoscopic Third Ventriculostomy: A Comparison Between Virtual and Physical Training Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relative educational benefits of virtual reality (VR) and physical simulation models for endoscopic third ventriculostomy (ETV) have not been evaluated "head to head." OBJECTIVE: To compare and identify the relative utility of a physical and VR ETV simulation model for use in neurosurgical training. METHODS: Twenty-three neurosurgical residents and 3 fellows performed an ETV on both a physical and VR simulation model. Trainees rated the models using 5-point Likert scales evaluating the domains of anatomy, instrument handling, procedural content, and the overall fidelity of the simulation. Paired t tests were performed for each domain's mean overall score and individual items. RESULTS: The VR model has relative benefits compared with the physical model with respect to realistic representation of intraventricular anatomy at the foramen of Monro (4.5, standard deviation [SD] = 0.7 vs 4.1, SD = 0.6; P = .04) and the third ventricle floor (4.4, SD = 0.6 vs 4.0, SD = 0.9; P = .03), although the overall anatomy score was similar (4.2, SD = 0.6 vs 4.0, SD = 0.6; P = .11). For overall instrument handling and procedural content, the physical simulator outperformed the VR model (3.7, SD = 0.8 vs 4.5; SD = 0.5, P < .001 and 3.9; SD = 0.8 vs 4.2, SD = 0.6; P = .02, respectively). Overall task fidelity across the 2 simulators was not perceived as significantly different. CONCLUSION: Simulation model selection should be based on educational objectives. Training focused on learning anatomy or decision-making for anatomic cues may be aided with the VR simulation model. A focus on developing manual dexterity and technical skills using endoscopic equipment in the operating room may be better learned on the physical simulation model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle