Development of a novel ex vivo porcine laparoscopic Heller myotomy and Nissen fundoplication training model (Toronto lap-Nissen simulator)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surgical trainees are required to develop competency in a variety of laparoscopic operations. Developing laparoscopic technical skills can be difficult as there has been a decrease in the number of procedures performed. This study aims to develop an inexpensive and anatomically relevant model for training in laparoscopic foregut procedures. Methods: An ex vivo, anatomic model of the human upper abdomen was developed using intact porcine esophagus, stomach, diaphragm and spleen. The Toronto lap-Nissen simulator was contained in a laparoscopic box-trainer and included an arch system to simulate the normal radial shape and tension of the diaphragm. We integrated the use of this training model as a part of our laparoscopic skills laboratory-training curriculum. Afterwards, we surveyed trainees to evaluate the observed benefit of the learning session. Results: Twenty-five trainees and five faculty members completed a survey regarding the use of this model. Among the trainees, only 4 (16%) had experience with laparoscopic Heller myotomy and Nissen fundoplication. They reported that practicing with the model was a valuable use of their limited time, repeating the exercise would be of additional benefit, and that the exercise improved their ability to perform or assist in an actual case in the operating room. Significant improvements were found in the following subjective measures comparing pre- vs. post-training: (I) knowledge level (5.6 vs. 8.0, P<0.001); (II) comfort level in assisting (6.3 vs. 7.6, P<0.001); and (III) comfort level in performing as the primary surgeon (4.9 vs. 7.1, P<0.001). The trainees and faculty members agreed that this model was of adequate fidelity and was a representative simulation of actual human anatomy. Conclusions: We developed an easily reproducible training model for laparoscopic procedures. This simulator reproduces human anatomy and increases the trainees’ comfort level in performing and assisting with myotomy and fundoplication.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».