The Use of 3D Printed Vasculature for Simulation-based Medical Education Within Interventional Radiology
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D) printing has become a useful tool within the field of medicine as a way to produce custom anatomical models for teaching, surgical planning, and patient education. This technology is quickly becoming a key component in simulation-based medical education (SBME) to teach hands-on spatial perception and tactile feedback. Within fields such as interventional radiology (IR), this approach to SBME is also thought to be an ideal instructional method, providing an accurate and economical means to study human anatomy and vasculature. Such anatomical details can be extracted from patient-specific and anonymized CT or MRI scans for the purpose of teaching or analyzing patient-specific anatomy. There is evidence that 3D printing in IR can also optimize procedural training, so learners can rehearse procedures under fluoroscopy while receiving immediate supervisory feedback. Such training advancements in IR hold the potential to reduce procedural operating time, thus reducing the amount of time a patient is exposed to radiation and anaesthetia. Using a program evaluation approach, the purpose of this technical report is to describe the development and application of 3D-printed vasculature models within a radiology interest group to determine their efficacy as supplementary learning tools to traditional, lecture-based teaching. The study involved 30 medical students of varying years in their education, involved in the interest group at Memorial University of Newfoundland (MUN). The session was one hour in length and began with a Powerpoint presentation demonstrating the insertion of guide wires and stents using 3D-printed vasculature models. Participants had the opportunity to use the models to attempt several procedures demonstrated during the lecture. These attempts were supervised by an educational expert/facilitator. A survey was completed by all 30 undergraduate medical students and returned to the facilitators, who compiled the quantitative data to evaluate the efficacy of the 3D-printed models as an adjunct to the traditional didactic teaching within IR. The majority of feedback was positive, supporting the use of 3D=printed vasculature as an additional tactile training method for medical students within an IR academic setting. The hands-on experience provides a valuable training approach, with more opportunities for the rehearsal of high-acuity, low-occurrence (HALO) procedures performed in IR.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».