Action observation for sensorimotor learning in surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acquiring new motor skills to learn complex movements and master the use of a diverse range of instruments is fundamental for developing expertise in surgery. Although aspects of skill development occur through trial and error, watching the performance of another individual (action observation) is an increasingly important adjunct for the acquisition of these complex skills before performing a procedure. The aim of this review was to examine the evidence in support of the use of action observation in surgery. METHODS: A narrative review of observational learning for surgical motor skills was undertaken. Searches of PubMed and PsycINFO databases were performed using the terms 'observational learning' OR 'action observation' AND 'motor learning' OR 'skill learning'. RESULTS: Factors such as the structure of physical practice, the skill level of the demonstrator and the use of feedback were all found to be important moderators of the effectiveness of observational learning. In particular, observation of both expert and novice performance, cueing attention to key features of the task, and watching the eye movements of expert surgeons were all found to enhance the effectiveness of observation. It was unclear, however, whether repeated observations were beneficial for skill learning. The evidence suggests that these methods can be employed to enhance surgical training curricula. CONCLUSION: Observational learning is an effective method for learning surgical skills. An improved understanding of observational learning may further inform the refinement and use of these methods in contemporary surgical training curricula.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».