Muscular workload of veterinary students during simulated open and laparoscopic surgery: A pilot study*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare upper extremity muscle activity and workload between simulated open surgery, multiple port laparoscopic surgery (MLS), and single incision laparoscopic surgery (SLS) techniques in veterinary students. STUDY DESIGN: Pilot study. POPULATION: Veterinary students (n = 10) from years 1 to 4. METHODS: Bipolar skin surface electrodes were fixed bilaterally to the forearm flexor, forearm extensor, biceps brachii, triceps brachii, and upper trapezius muscles. Electromyography data were recorded during one repetition of 2 simulated surgical exercises via open surgery, MLS, and SLS. Participants completed a validated workload survey after each simulated surgical technique. Muscle activity and perceived workload were compared between surgical techniques with 1-way ANOVAs and Fisher's LSD post hoc tests. RESULTS: Muscle activity during peg transfer was higher with MLS and SLS compared to simulated open surgery in the right and left forearm extensors (both P < .0001), right (P < .0001) and left biceps (P = .0005), right triceps (P = .0004), and right upper trapezius muscles (P = .0211). Similar results were found for the right and left forearm extensors (both P < .0001), right (P = .0381) and left (P = .0147) forearm flexors, right biceps (P < .0001), and right triceps (P = .0004) during a simulated suture task. Participants found laparoscopic techniques more mentally demanding, physically demanding, complex, and stressful compared to a simulated open surgical technique. CONCLUSION: In veterinary students, average muscle activity and perceived workload were highest using MLS and SLS compared to an open surgical technique when performing simulated surgical exercises in a laparoscopic box trainer.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».