High-fidelity Training Model for Measurement of Dynamic Optic Nerve Sheath Diameter Using Transorbital Ultrasonography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transorbital ultrasonographic measurement of optic nerve sheath diameter (ONSD) is an important technique for bedside assessment of raised intracranial pressure (ICP). However, developing competency for this clinical skill requires practice scans on both normal subjects and patients with raised ICP. The aim of this study is to develop a high-fidelity training model capable of measuring dynamic changes in ONSD and to test the reliability and reproducibility of the model at different simulated ICP values. MATERIALS AND METHODS: We designed and developed a high-fidelity training model for dynamic ONSD measurement using a hemispherical table tennis ball, mounted on a 3.0-mm pediatric microcuffed endotracheal tube (ETT). Two independent investigators then performed a randomized blinded study to assess the reliability and reproducibility of the model. A total of 30 ONSD measurements (10 measurements each for 3 ETT cuff volumes of 0.1, 0.2, and 0.3 mL, simulating an ONSD of a normal, borderline, and raised ICP, respectively) were performed by each investigator. Intraclass correlation coefficients and Bland-Altman plots were calculated to analyze the level of agreement between the investigators. RESULTS: Our model was able to provide dynamic changes in ONSD secondary to ETT cuff volume changes. Small increments of 0.1 mL cuff volume changes produced immediate changes in ONSD that are similar to those observed in patients. The median interobserver difference in ONSD was 0.3 mm (interquartile range, 0. to 0.4 mm). Intraclass correlation coefficient was 0.89, 0.89, and 0.90 for 0.1, 0.2, and 0.3 mL ETT cuff volumes, respectively. CONCLUSIONS: We have developed a clinically relevant model capable of simulating changes in ONSD in patients with normal and raised ICP. This model could be a valuable training tool to gain scanning experience in optic nerve ultrasonography, and improve operators' technical abilities.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».