Content and Face Validity Assessment of the Sim-K Haptic-Feedback Enhanced Total Knee Replacement Virtual Reality Simulator.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Virtual reality simulators for open orthopaedic procedures, such as total knee replacement (TKR), are uncommon compared to arthroscopic or fluoroscopic procedures. The Ossim Sim-K is to our knowledge the first virtual reality TKR simulator with haptic feedback and we sought to investigate the face and content validity of the first iteration of this device. Methods Thirty members of the local orthopaedic department were recruited for this study. After completing a full simulation, each candidate completed a questionnaire utilising a 7-point Likert scale throughout, to assess face and content validity. Candidates were deemed either inexperienced or experienced based on whether they had performed less or more than 40 TKR respectively. Results Questionnaire results were positive for all items related to both face and content validity, though inexperienced surgeons were more positive about the Sim-K in 7 of the 10 face validity items and 2 of the 5 content validity items. Conclusions The Sim-K was well received, particularly by inexperienced surgeons with respect to both face and content validity. The Sim-K represents a promising start in the production of a TKR simulator with haptic feedback. With further development this system has the potential to be valuable in the training of orthopaedic surgeons. Declaration: This work was funded by OSSimTech (Montreal, Canada), developer of the Sim-K TKR Simulator. No authors receive direct funding or have a financial interest in the company.
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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 | 0,010 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».