Surgical simulation training in orthopedics: current insights
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While the knowledge required of residents training in orthopedic surgery continues to increase, various factors, including reductions in work hours, have resulted in decreased clinical learning opportunities. Recent work suggests residents graduate from their training programs without sufficient exposure to key procedures. In response, simulation is increasingly being incorporated into training programs to supplement clinical learning. This paper reviews the literature to explore whether skills learned in simulation-based settings results in improved clinical performance in orthopedic surgery trainees. MATERIALS AND METHODS: A scoping review of the literature was conducted to identify papers discussing simulation training in orthopedic surgery. We focused on exploring whether skills learned in simulation transferred effectively to a clinical setting. Experimental studies, systematic reviews, and narrative reviews were included. RESULTS: A total of 15 studies were included, with 11 review papers and four experimental studies. The review articles reported little evidence regarding the transfer of skills from simulation to the clinical setting, strong evidence that simulator models discriminate among different levels of experience, varied outcome measures among studies, and a need to define competent performance in both simulated and clinical settings. Furthermore, while three out of the four experimental studies demonstrated transfer between the simulated and clinical environments, methodological study design issues were identified. CONCLUSION: Our review identifies weak evidence as to whether skills learned in simulation transfer effectively to clinical practice for orthopedic surgery trainees. Given the increased reliance on simulation, there is an immediate need for comprehensive studies that focus on skill transfer, which will allow simulation to be incorporated effectively into orthopedic surgery training programs.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».