Male catheter insertion simulation using a low-fidelity 3D-printed model in undergraduate medical learners
Notice bibliographique
Résumé
Urinary catheter insertion is one of the most widely performed procedures in a clinical setting. Inexperienced cath- eterizations constitute a high percentage of urethral trauma in hospital settings, with as high as 75% of comorbidities related to inaccurate insertion. Simulation training can help learners feel more confident, shorten the learning curve, and provide a safe learning environment for novices to make, and learn from, mistakes. Three dimensional (3D)- printed simulation models are as effective as commercially available models for novice learners, and have the benefits of being inexpensive, anatomically correct, portable and can be easily modified and rapidly produced as needed. A 3D-printed male urinary catheter insertion simulation model, designed by MUNMed 3D, was offered to Memorial University medical students as part of pre-clerkship procedural training. Fourteen students were provided with a checklist for the procedure and the 3D-printed urinary catheter insertion simulator, and following the simulation, were asked to complete a 5-point Likert survey on their experience.The average self-reported skill before using the model was 1.29 (out of 5), which increased to 3.21 (out of 5). All 14 respondents selected either “agree” or “strongly agree” for the following four survey items: the simulation was an accurate anatomical representation, they would prefer learning on this simulation model before performing this procedure, they would recommend the model to other learners, and they found this model beneficial overall. Simulation training with a 3D-printed urinary catheter insertion simulator allows trainees the opportunity to become confident and familiarize themselves with the procedure before performing it on a real patient.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».