Automated Metrics in a Virtual-Reality Myringotomy Simulator: Development and Construct Validity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were: 1) to develop and implement a set of automated performance metrics into the Western myringotomy simulator, and 2) to establish construct validity. STUDY DESIGN: Prospective simulator-based assessment study. SETTING: The Auditory Biophysics Laboratory at Western University, London, Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Eleven participants were recruited from the Department of Otolaryngology-Head & Neck Surgery at Western University: four senior otolaryngology consultants and seven junior otolaryngology residents. INTERVENTIONS: Educational simulation. MAIN OUTCOME MEASURE: Discrimination between expert and novice participants on five primary automated performance metrics: 1) time to completion, 2) surgical errors, 3) incision angle, 4) incision length, and 5) the magnification of the microscope. METHODS: Automated performance metrics were developed, programmed, and implemented into the simulator. Participants were given a standardized simulator orientation and instructions on myringotomy and tube placement. Each participant then performed 10 procedures and automated metrics were collected. The metrics were analyzed using the Mann-Whitney U test with Bonferroni correction. RESULTS: All metrics discriminated senior otolaryngologists from junior residents with a significance of p < 0.002. Junior residents had 2.8 times more errors compared with the senior otolaryngologists. Senior otolaryngologists took significantly less time to completion compared with junior residents. The senior group also had significantly longer incision lengths, more accurate incision angles, and lower magnification keeping both the umbo and annulus in view. CONCLUSIONS: Automated quantitative performance metrics were successfully developed and implemented, and construct validity was established by discriminating between expert and novice participants.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».