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Enregistrement W2940566976 · doi:10.1097/01.ju.0000555252.26605.18

PD08-07 DEVELOPMENT AND INITIAL VALIDATION OF A LOW-COST ULTRASOUND-COMPATIBLE SUPRAPUBIC CATHETER INSERTION TRAINING SIMULATOR

2019· article· en· W2940566976 sur OpenAlexaboutno aff
Yuding Wang, Jen Hoogenes, Udi Blankstein, Ali Al-Hashimi, Bobby Shayegan, Edward D. Matsumoto

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCatheterUltrasoundSimulationSimulation trainingBiomedical engineeringSurgeryRadiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

You have accessJournal of UrologySurgical Technology & Simulation: Instrumentation & Technology II (PD08)1 Apr 2019PD08-07 DEVELOPMENT AND INITIAL VALIDATION OF A LOW-COST ULTRASOUND-COMPATIBLE SUPRAPUBIC CATHETER INSERTION TRAINING SIMULATOR Yuding Wang*, Jen Hoogenes, Udi Blankstein, Ali Al-Hashimi, Bobby Shayegan, and Edward Matsumoto Yuding Wang*Yuding Wang* More articles by this author , Jen HoogenesJen Hoogenes More articles by this author , Udi BlanksteinUdi Blankstein More articles by this author , Ali Al-HashimiAli Al-Hashimi More articles by this author , Bobby ShayeganBobby Shayegan More articles by this author , and Edward MatsumotoEdward Matsumoto More articles by this author View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/01.JU.0000555252.26605.18AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail Abstract INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Bedside suprapubic catheterization (SPC) is a fundamental skill required of all urology trainees. Ultrasound guidance during SPC insertion can minimize complications, and its use is recommended in clinical practice guidelines. However, a lack of affordable simulation models and the unpredictability of bedside SPCs make learning this procedure difficult for trainees. We developed and initially validated a low-cost ultrasound-compatible SPC simulator that allows trainees to safely and deliberately practice the task while acquiring skills that are transferable to bedside SPCs. METHODS: The SPC simulator consists of 7 components (Table 1). 7 staff urologists and 4 interventional radiologists conducted a SPC using the model with ultrasound guidance (Figures 1 and 2). To assess for face and content validity, each participant rated the model using a 5-point Likert scale on 3 domains: anatomic realism, usefulness as a training tool, and overall reaction. RESULTS: Participants were in practice for an average of 10 years (range 2-23), and the median number of SPCs performed was 50. For the domains, anatomic realism scored a mean of 4.1 (mean of 4.0 for sonographic realism). Usefulness as a training tool scored a mean of 4.3, and the mean for overall reaction was 4.4. Participants strongly agreed that the model should be incorporated into urology residency (mean=4.4), the skills are transferable to patients (mean=4.3), and its use would improve trainee confidence (mean=4.6). The cost of the model is approximately $48 CAD, and can be used multiple times during one session. CONCLUSIONS: This novel, low-cost, easily reproducible ultrasound-compatible SPC training simulator received positive evaluations from urologists and interventional radiologists as a useful model for teaching bedside ultrasound-guided SPC insertion. This model will be integrated into our annual urology boot camp curriculum for first-year residents, which will allow for the evaluation of trainees as they learn SPC on the model with instruction and feedback. Additional research is required for construct validation. Source of Funding: None Hamilton, Canada© 2019 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 201Issue Supplement 4April 2019Page: e150-e151 Advertisement Copyright & Permissions© 2019 by American Urological Association Education and Research, Inc.MetricsAuthor Information Yuding Wang* More articles by this author Jen Hoogenes More articles by this author Udi Blankstein More articles by this author Ali Al-Hashimi More articles by this author Bobby Shayegan More articles by this author Edward Matsumoto More articles by this author Expand All Advertisement PDF downloadLoading ...

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,011

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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