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Enregistrement W2974399900 · doi:10.2106/jbjs.19.00121

A Multicenter Randomized Controlled Trial Evaluating the Effectiveness of Cognitive Training for Anterior Approach Total Hip Arthroplasty

2019· article· en· W2974399900 sur OpenAlexaff
Kartik Logishetty, Wade Gofton, Branavan Rudran, Paul E. Beaulé, Chinmay Gupte, Justin Cobb

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArthroplastyTotal hip arthroplastyRandomized controlled trialPhysical therapyCognitionLearning curveStandard errorPhysical medicine and rehabilitationMedical physicsSurgeryComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For total hip arthroplasty (THA), cognitive training prior to performing real surgery may be an effective adjunct alongside simulation to shorten the learning curve. This study sought to create a cognitive training tool (CTT) to perform anterior approach (AA)-THA, which was validated by expert surgeons, and test its use as a training tool compared with conventional material. METHODS: We employed a modified Delphi method with 4 expert surgeons from 3 international centers of excellence. Surgeons were independently observed performing THA before undergoing semistructured cognitive task analysis (CTA) and before completing successive rounds of surveys until a consensus was reached. Thirty-six surgical residents (postgraduate year [PGY]-1 through PGY-4) were randomized to cognitive training or training with a standard operation manual with surgical videos before performing a simulated AA-THA. RESULTS: The consensus CTA defined THA in 11 phases, in which were embedded 46 basic steps, 36 decision points, and 42 critical errors and linked strategies. This CTA was mapped onto an open-access web-based CTT. Surgeons who prepared with the CTT performed a simulated THA 35% more quickly (time, mean 28 versus 38 minutes) with 69% fewer errors in instrument selection (mean 29 versus 49 instances), and required 92% fewer prompts (mean 13 versus 25 instances). They were more accurate in acetabular cup orientation (inclination error, mean 8° versus 10°; anteversion error, mean 14° versus 22°). CONCLUSIONS: This validated CTT for arthroplasty provides structure for competency-based learning. It is more effective at preparing orthopaedic trainees for a complex procedure than conventional materials, as well as for learning sequence, instrumentation utilization, and motor skills. CLINICAL RELEVANCE: Cognitive training combines education on decision-making, knowledge, and technical skill. It is an inexpensive technique to teach surgeons to perform hip arthroplasty and is more effective than current preparation methods.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
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)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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