Skill Transference of a Probe-Tube Placement Training Simulator
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Probe-tube placement is a necessary step in hearing aid verification which needs ample hands-on experience and confidence before performing in clinic. To improve the methods of training in probe-tube placement, a manikin-based training simulator was developed consisting of a 3D-printed head, a flexible silicone ear, and a mounted optical tracking system. The system is designed to provide feedback to the user on the depth and orientation of the probe tube, and the time required to finish the task. Although a previous validation study was performed to determine its realism and teachability with experts, further validation is required before implementation into educational settings. PURPOSE: This study aimed to examine the skill transference of a newly updated probe-tube placement training simulator to determine if skills learned on this simulator successfully translate to clinical scenarios. RESEARCH DESIGN: All participants underwent a pretest in which they were evaluated while performing a probe-tube placement and real-ear-to-coupler difference (RECD) measurement on a volunteer. Participants were randomized into one of two groups: the simulator group or the control group. During a two-week training period, all participants practiced their probe-tube placement according to their randomly assigned group. After two weeks, each participant completed a probe-tube placement on the same volunteer as a posttest scenario. STUDY SAMPLE: Twenty-five novice graduate-level student clinicians. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Participants completed a self-efficacy questionnaire and an expert observer completed a questionnaire evaluating each participant's performance during the pre- and posttest sessions. RECD measurements were taken after placing the probe tube and foam tip in the volunteer's ear. Questionnaire results were analyzed through nonparametric t-tests and analysis of variance, whereas RECD results were analyzed using a nonlinear mixed model method. RESULTS: Results suggested students in the simulator group were less likely to contact the tympanic membrane when placing a probe tube, appeared more confident, and had better use of the occluding foam tip, resulting in more improved RECD measurements. CONCLUSIONS: The improved outcomes for trainees in the simulator group suggest that supplementing traditional training with the simulator provides useful benefits for the trainees, thereby encouraging its usage and implementation in educational settings.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».