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Enregistrement W2791218621 · doi:10.1097/dcr.0000000000001044

Rectal Dissection Simulator for da Vinci Surgery: Details of Simulator Manufacturing With Evidence of Construct, Face, and Content Validity

2018· article· en· W2791218621 sur OpenAlexaff
George Melich, Ajit Pai, Ramy Shoela, Kunal Kochar, Supriya Patel, John Park, Leela M. Prasad, Slawomir J. Marecik

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Colon & Rectum · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaRoyal Columbian Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContent validityLikert scaleConstruct validityMedicineFace validityTotal mesorectal excisionPhysical therapyScale (ratio)SurgeryPsychometricsPsychologyClinical psychologyPatient satisfaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Apprenticeship in training new surgical skills is problematic, because it involves human subjects. To date there are limited inanimate trainers for rectal surgery. OBJECTIVE: The purpose of this article is to present manufacturing details accompanied by evidence of construct, face, and content validity for a robotic rectal dissection simulation. DESIGN: Residents versus experts were recruited and tested on performing simulated total mesorectal excision. Time for each dissection was recorded. Effectiveness of retraction to achieve adequate exposure was scored on a dichotomous yes-or-no scale. Number of critical errors was counted. Dissection quality was tested using a visual 7-point Likert scale. The times and scores were then compared to assess construct validity. Two scorer results were used to show interobserver agreement. A 5-point Likert scale questionnaire was administered to each participant inquiring about basic demographics, surgical experience, and opinion of the simulator. Survey data relevant to the determination of face validity (realism and ease of use) and content validity (appropriateness and usefulness) were then analyzed. SETTINGS: The study was conducted at a single teaching institution. SUBJECTS: Residents and trained surgeons were included. INTERVENTION: The study intervention included total mesorectal excision on an inanimate model. MAIN OUTCOME MEASURES: Metrics confirming or refuting that the model can distinguish between novices and experts were measured. RESULTS: A total of 19 residents and 9 experts were recruited. The residents versus experts comparison featured average completion times of 31.3 versus 10.3 minutes, percentage achieving adequate exposure of 5.3% versus 88.9%, number of errors of 31.9 versus 3.9, and dissection quality scores of 1.8 versus 5.2. Interobserver correlations of R = 0.977 or better confirmed interobserver agreement. Overall average scores were 4.2 of 5.0 for face validation and 4.5 of 5.0 for content validation. LIMITATIONS: The use of a da Vinci microblade instead of hook electrocautery was a study limitation. CONCLUSIONS: The pelvic model showed evidence of construct validity, because all of the measured performance indicators accurately differentiated the 2 groups studied. Furthermore, study participants provided evidence for the simulator's face and content validity. These results justify proceeding to the next stage of validation, which consists of evaluating predictive and concurrent validity. See Video Abstract at http://links.lww.com/DCR/A551.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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