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Enregistrement W2879023622 · doi:10.1055/s-0038-1637527

LEARNING ERCP WITH THE BOŠKOSKI-COSTAMAGNA MECHANICAL SIMULATOR: A SINGLE TRAINEE'S EXPERIENCE

2018· article· en· W2879023622 sur OpenAlexaff
D Gregoire, George Rateb

Notice bibliographique

RevueEndoscopy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanics and Biomechanics Studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearning curveMedicineCompetence (human resources)SimulationMedical educationMedical physicsComputer scienceOperating systemPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: Obtaining sufficient competence for ERCP practice requires long training and entails some well-known risks for patients. Numerous mechanical or electronic training modules have been developed recently to enhance ERCP learning curve with interesting results. In this study we have evaluated the impact of exposure to the Boškoski-Costamagna mechanical simulator on an ERCP trainee's learning curve. Methods: Simulator exposure was performed in three one-hour sessions on three consecutive days. Two sessions were performed with hands-on and verbal assistance from trainer and a last session with the trainee alone. The rate of deep biliary cannulation was measured for the trainee before and after his exposure to the simulator. Attention was paid to the cannulation time and complications rate. Results: A total of 30 consecutive patients were included, 15 before and 15 after simulator exposure. Biliary cannulation rate was significantly higher after exposure (20.0% before exposition vs. 66.7% after, p = 0.025 ). In addition, biliary cannulation time was significantly lower post exposure (20.0% of cannulation in the first 7 minutes before exposition vs. 66.7% after exposition p = 0.025 ). No difference was observed concerning immediate adverse events (13.3% before exposition vs. 0.0% after exposition p = 0.483 ). Conclusions: ERCP trainee's exposure to the Boškoski-Costamagna mechanical simulator at the beginning of training could enhance the rate and speed of deep biliary cannulation. Larger studies with multiple trainees and more variables are still needed to better evaluate the potential promising role of this simulator on ERCP trainees’ learning curve.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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