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Enregistrement W2954150465 · doi:10.1017/s0022215119001257

An endoscopic Ear Trainer for the low-resource setting

2019· article· en· W2954150465 sur OpenAlexaff
M P A Clark, Doreen Nakku, Brian D. Westerberg

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Laryngology & Otology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrainerOtologyTask (project management)MedicineResource (disambiguation)AudiologyMedical physicsPhysical medicine and rehabilitationSurgeryComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Endoscopic ear surgery is a technique that is growing in popularity. It has potential advantages in the low-resource setting for teaching and training, for the relative ease of transporting and storing the surgical equipment and for telemedicine roles. There may also be advantages to the patient, with reduced post-operative pain, facilitating the ability to complete procedures as out-patients. METHODS: Our Ear Trainer has previously been validated for headlight and microscope otology skills, including foreign body removal and ventilation tube insertion, in both the high- and low-resource setting. This study aimed to assess the Ear Trainer for similar training and assessment of endoscopic ear surgery skills in the low-resource setting. The study was conducted in Uganda on ENT trainees. RESULTS: Despite a lack of prior experience with endoscopes, with limited practice time most participants showed improvements in: efficiency of instrument movement, steadiness of the camera view obtained, overall global rating of the task and performance time (faster task performance). CONCLUSION: These results indicate that the Ear Trainer is a useful tool in the training and assessment of endoscopic ear surgery skills.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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