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Enregistrement W2903840205 · doi:10.1097/ijg.0000000000001131

K-RIM (Corneal Rim) Angle Surgery Training Model

2018· article· en· W2903840205 sur OpenAlexaff
Anish Arora, Samir Nazarali, Lauren Sawatzky, Malcolm Gooi, Matt Schlenker, Iqbal Ike K. Ahmed, Patrick Gooi

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaucoma · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversity of OttawaUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadaveric spasmMedicineGonioscopyGlaucoma surgeryGlaucomaComputer scienceBiomedical engineeringSurgeryOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop an angle surgery training model for training an array of microincisional glaucoma surgery (MIGS) procedures. METHODS: We describe a method for preparing an angle surgery training model using human cadaveric corneoscleral rims. The model provides realistic tactile tissue simulation and excellent angle visualization requiring bimanual technique. Corneoscleral rims may be used multiple times and are prepared at low cost, allowing for a high volume of practice surgeries. RESULTS: This model allows for practice in bimanual surgical training using the gonioscopy lens for visualize alongside surgical tools. The in vivo surgical conditions and limited tactile feedback are recreated using human cadaveric eyes which nonhuman models fail to provide. Our model is prepared at low cost, with relative ease and also provides appropriate positioning of Schlemm canal and for high volume of practice as the canal can be used in 90-degree segments. CONCLUSIONS: Few angle surgery training models currently exist and none provide these necessary features. The model presented here aims to meet the growing demand for adequate training models required for technically advanced MIGS techniques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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