Teaching Residents Frontal Sinus Anatomy Using a Novel 3-Dimensional Conceptualization Planning Software-Based Module
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Frontal Sinus Masterclass (FSMC) is an effective method for teaching frontal sinus anatomy. A third party developed new software using the same 3-dimensional building block concept. The authors sought to determine whether the use of the software for the educational module yielded similar results to the original FSMC, which used wooden blocks. METHODS: The study was performed at a sinus course for residents. A precourse test assessed the ability to decipher frontal sinus anatomy prior to the course. Computed tomography (CT) scans of the sinuses were evaluated in triplanar view, and participants attempted to reconstruct the anatomy using the new software. Subsequently, the course instructor explained the anatomy and showed a short corresponding surgical video of the frontal sinusotomy. Cases progressed in anatomical difficulty and inflammatory load. A postcourse test determined knowledge after the course. RESULTS: In sum, 50 residents completed the pre- and postcourse tests. Overall scores increased from 60.5% to 65.2% ( P = .004). Subanalysis also demonstrated improved ability to locate the frontal drainage pathway from 32.5% to 46% ( P = .011) and label the frontal recess cell structures from 64% to 67.6% ( P = .045). CONCLUSION: There is minimal literature on proven methods for teaching frontal sinus anatomy. Objectively, participants of the modified FSMC simulation training using new software improved their ability to recognize cells of the frontal recess on CT scans. They especially exhibited better localization of the frontal sinus drainage pathway. Subjectively, participants reported benefit from the course and felt they would be better surgeons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».