Nonbiological Microsurgery Simulators in Plastic Surgery Training: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simulation has gained notable recognition for its role as an effective training and assessment modality in the present era of competency-based medical education. Despite the well-documented efficacy of both live and cadaveric animal models, several ethical, financial, and accessibility issues persist with their use. Lower fidelity nonbiological simulators have gained recognition for their ability to circumvent these challenges. This systematic review reports on all prosthetic and virtual reality simulators in use for microsurgery training, with an emphasis on each model's complexity, characteristics, advantages, disadvantages, and validation measures taken. METHODS: A systematic search was performed using the National Library of Medicine (PubMed), MEDLINE, and Embase databases. Search terms were those pertaining to prosthetic and virtual reality models with relevance to microsurgical training in plastic surgery. Three independent reviewers evaluated all articles retrieved based on strict inclusion and exclusion criteria. RESULTS: Fifty-seven articles met the inclusion criteria for review, reporting on 20 basic prosthetic models, 20 intermediate models, 13 advanced models, and six virtual reality simulators. CONCLUSIONS: A comprehensive summary has been compiled of all nonbiological simulators in use for microsurgery training in plastic surgery, demonstrating efficacy for the acquisition and retention of microsurgical skills. Metrics-based validation efforts, however, were often lacking in the literature. As plastic surgery programs continue to innovate, ensure accountability, and safely meet today's training standards, prosthetic simulators are set to play a larger role in the development of a standardized, ethical, accessible, and objectively measurable microsurgery training curriculum for the modern-day plastic and reconstructive surgery resident.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».