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Enregistrement W2962211107 · doi:10.71781/31896

Thiel embalmed cadaveric tissue : a model for surgical simulation and research

2019· dissertation· en· W2962211107 sur OpenAlexfundaboutno aff
Andrei Odobescu

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésCadaveric spasmSurgeryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Collège royal des médecins et chirurgiens du Canada met actuellement en place des curriculums basés sur les compétences, plutôt que sur le temps, dans toutes les spécialités médicales et chirurgicales. La transition devrait être complétée en 2022. Les programmes de formation en chirurgie plastique au Canada devront repenser leurs curriculums pour se plier aux directives nationales. La simulation est la pierre angulaire du modèle de formation des résidents basé sur les compétences puisqu'elle permet aux résidents d'apprendre et d'améliorer leurs compétences dans un contexte éthique, sécuritaire, et mesurable objectivement. Un consensus récent des directeurs de programme canadiens en chirurgie plastique a nommé 154 procédures essentielles de bases que les résidents doivent maîtriser avant la fin de leur formation. Nous proposons l'utilisation du modèle cadavérique Thiel pour la simulation haute fidélité des procédures en plastie. Les spécimens Thiel ont déjà été introduits dans une multitude de spécialités, incluant la plastie pour la dissection de lambeaux et la réparation de tendons. Nous nous sommes concentrés sur l'évaluation des spécimens Thiel pour la maîtrise des anastomoses vasculaires, la réparation des nerfs périphériques, et la réparation des tendons fléchisseurs. Par ailleurs, nous avons développé des instruments d'évaluation pour chacun de ces domaines de simulation. Des trois instruments, nous avons validé les échelles d'évaluation des anastomoses vasculaires et nerveuses. Ces deux échelles ont démontré d'excellents degrés de fiabilité et de reproductibilité et sont bien corrélés avec le niveau de formation et d'expérience des sujets. Le modèle de réparation des tendons fléchisseurs a démontré un degré plus élevé de variaiblité inter-évaluateur, et, quoique prometteur, il n'a pas pu être complètement validé basé sur les données actuelles. De plus, nous avons utilisé les vaisseaux Thiel comme un modèle de recherche pour l'investigation de nouvelles techniques microvasculaires. Notre expérience montre que les spécimens cadavériques Thiel sont un excellent modèle de simulation pour la chirurgie microvasculaire et la réparation des nerfs périphériques et des tendons fléchisseurs. Nous proposons des instruments d'évaluation pour assister à l'implémentation de ces modèles de simulation dans les curriculums basés sur les compétences en chirurgie plastique.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,264 · 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'admission2
Résumé présentoui

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