Evaluating veterinary student skill acquisition on a laparoscopic suturing exercise after simulation training
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether veterinary students could train to a predefined proficiency level on a simulated intracorporeal laparoscopic suturing task. STUDY DESIGN: Single group preinterventional and postinterventional study. SAMPLE POPULATION: Ten veterinary students. METHODS: Ten veterinary students completed a questionnaire about prior experiences and watched a 7-minute demonstration video prior to performing a laparoscopic intracorporeal suture task on a simulator. Participants were tested at pretraining and for a period of 8 weeks. Overall group improvement in scores and time to completion (seconds) from pretraining to final testing was analyzed by using a Wilcoxon matched-pairs signed-rank test. The same variables were compared among individuals with different background experiences (eg, video game experience) by using a Mann-Whitney U test. The average number of repetitions to reach proficiency was recorded. RESULTS: All participants reached the predefined proficiency level on the Fundamentals of Laparoscopic Surgery intracorporeal suture task. The average number of repetitions required to reach proficiency was 18 ± 7, and there was significant improvement in both time to completion (seconds) and scores from pretraining to final testing (P = .005). The number of repetitions required to reach proficiency, pretraining times, final times, pretraining scores, and final scores did not differ among veterinary students with different background experiences. CONCLUSION: Veterinary students naïve to laparoscopic surgery can learn the technical skills required to perform a simulated intracorporeal suture through repetitive, self-directed practice on a laparoscopic box trainer regardless of prior experiences (eg, videogame experience, craft experience, chopstick use, etc). CLINICAL SIGNIFICANCE: Simulation offers an adequate platform for the standardized training of laparoscopic skills in veterinary students and likely novice laparoscopic surgeons.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».