Is there inter‐procedural transfer of skills in intraocular surgery? A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate how experience in simulated cataract surgery impacts and transfers to the learning curves for novices in vitreoretinal surgery. METHODS: Twelve ophthalmology residents without previous experience in intraocular surgery were randomized to (1) intensive training in cataract surgery on a virtual-reality simulator until passing a test with predefined validity evidence (cataract trainees) or to (2) no cataract surgery training (novices). Possible skill transfer was assessed using a test consisting of all 11 vitreoretinal modules on the EyeSi virtual-reality simulator. All participants repeated the test of vitreoretinal surgical skills until their performance curve plateaued. Three experienced vitreoretinal surgeons also performed the test to establish validity evidence. Analysis with independent samples t-tests was performed. RESULTS: The vitreoretinal test on the EyeSi simulator demonstrated evidence of validity, given statistically significant differences in mean test scores for the first repetition; experienced surgeons scored higher than novices (p = 0.023) and cataract trainees (p = 0.003). Internal consistency for the 11 modules of the test was acceptable (Cronbach's α = 0.73). Our findings did not indicate a transfer effect with no significant differences found between cataract trainees and novices in their starting scores (mean ± SD 381 ± 129 points versus 455 ± 82 points, p = 0.262), time to reach maximum performance level (10.7 ± 3.0 hr versus 8.7 ± 2.8 hr, p = 0.265), or maximum scores (785 ± 162 points versus 805 ± 73 points, p = 0.791). CONCLUSION: Pretraining in cataract surgery did not demonstrate any measurable effect on vitreoretinal procedural performance. The results of this study indicate that we should not anticipate extensive transfer of surgical skills when planning training programmes in intraocular surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».