Comparison of 2 training programs for basic laparoscopic skills and simulated surgery performance in veterinary students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the effects of 2 training curricula on laparoscopic skills and performance of simulated surgery in veterinary students. STUDY DESIGN: Prospective study. SAMPLE POPULATION: Veterinary students (n = 33) with no prior hands-on experience in minimally invasive surgery. METHODS: Basic laparoscopic skills (BLS) were assessed based on 5 modified McGill inanimate system for training and evaluation of laparoscopic skills. Motion metrics and an objective structured assessment of technical skills (OSATS) were used to evaluate surgical skills during a simulated laparoscopic cholecystectomy performed in an augmented reality simulator. Students were randomly assigned to either skill-based (group A) or procedural-based (group B) training curriculum. Both tests were performed prior to and after a 10-session training curriculum. RESULTS: Post-training BLS results were improved in both training groups (P < .001). Seven participants completed both presimulated and postsimulated laparoscopic cholecystectomy, preventing paired analysis. Based on motion metrics analysis, participants completed tasks in a shorter time (P = .0187), and with better economy of movement (P = .0457) after training. No difference was detected in OSATS before and after training. CONCLUSION: Both training curricula improved BLS, but significant differences were not detected between the procedural-based training program and basic skills training alone in veterinary students. Motion metrics such as time, economy of movement, and instrument path were superior to an OSATS, when assessing surgical performance. Further studies are needed to compare the effects of different simulators on the training of veterinarians with diverse laparoscopic surgical experience.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».