Comparison of knot-tying proficiency and knot characteristics for square and reversing half hitch alternating-post surgical knots in a simulated deep body cavity among novice medical students
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Proficiency-based knot-tying curricula have been developed for square knots for medical students, but, to our knowledge, no such curriculum exists for the reverse half hitch alternating-post (RHAP) knot. We aimed to compare medical students’ knot-tying proficiency, knot-tying self-confidence and final knot characteristics for RHAP and square knots in a simulated deep body cavity. <h3>Methods:</h3> We performed a within-subject prospective crossover study of novice medical students who received 30 minutes of training in tying both RHAP and square knots. Participant performance was assessed via a knot-tying checklist, and knot configuration, tensile strength, tightness (loop circumference) and mechanism of failure were also assessed. Participants’ self-reported confidence in knot tying was captured. <h3>Results:</h3> Twenty-one students participated in the study. Mean scores on the knot-tying checklist were significantly higher for RHAP knots than for square knots (6.9 [standard deviation (SD) 2.1] v. 5.2 [SD 2.3], <i>p</i> < 0.01), and RHAP knots were significantly tighter than square knots (46.8 mm [SD 0.4 mm] v. 49.3 mm [SD 0.7 mm], <i>p</i> < 0.05). There were no differences between RHAP and square knots in correct knot configuration, breaking strength or mechanism of failure. Reverse half hitch alternating-post knots were easier to tie within a deep-body cavity, whereas square knots were easier to learn. <h3>Conclusion:</h3> Novice medical students were more proficient in tying RHAP knots than square knots in a simulated deep body cavity. Students were able to construct RHAP knots more securely and reported increased confidence in tying RHAP knots at depth compared to square knots.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».