Simulation-Based Training Models for Cleft Palate Repair: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Simulation-based training is a relatively new inclusion to surgical training curricula, with promises of achieving increased competency while maximizing patient safety. Cleft palate, which contributes significantly to the global burden of surgically treatable diseases, is a challenging repair to learn due to the high level of skill and dexterity required, delicate oral tissues, and limited space of an infant oral cavity. Simulation training can allow cleft palate education to move from an observational to a competency-based learning. Hence, this systematic review presents the models described in the literature that simulate cleft palate repair. DESIGN: The systematic review was conducted in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. An electronic search of the MEDLINE and Cochrane databases was performed. Qualitative data were extracted, and the models were stratified based on their anatomical fidelity and realism, forming the basis of the curriculum. RESULTS: The database search returned 3261 articles. Twelve articles were considered eligible for inclusion. The anatomical fidelity, human tissue likeness, evidence of improved outcomes, and cost are discussed. CONCLUSIONS: Cleft palate is a globally significant birth defect and its repair is a difficult procedure to learn. This review presents the 12 models of cleft palate described in the literature, highlighting the advances and gaps in current cleft palate simulation.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».