MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2978743357 · doi:10.1097/prs.0000000000005911

Reevaluating the Current Model of Rhinoplasty Training and Future Directions: A Role for Focused, Maneuver-Specific Simulation

2019· review· en· W2978743357 sur OpenAlexaffabout
Dino Zammit, Nirros Ponnudurai, Tyler Safran, Mirko S. Gilardino

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhinoplastyMedicineNosePhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rhinoplasty is known for its complexity in planning and execution. For trainees, knowledge acquisition is often adequately attained. The mastery of skills, however, occurs by means of hands-on exposure, which continues to be a challenge. This article discusses the positive progress made in rhinoplasty training, and objectively demonstrates a need for more hands-on rhinoplasty exposure for residents. METHODS: A systematic review was performed in adherence to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Concurrently, an online survey was developed, assessing resident comfort and training in rhinoplasty, and e-mailed to Canadian and U.S. plastic surgery training programs. RESULTS: ONE HUNDRED THIRTY-EIGHT: residents completed the survey, 62 junior (first- to third-year residents) and 76 senior residents (fourth- to sixth-year residents). Seventy-two percent of senior residents (95 percent of sixth-year residents) reported adequate rhinoplasty exposure, as opposed to 13 percent of junior residents. Seventy-five percent of senior residents most often participated as observers or first assistants, 25 percent participated as co-surgeons, and 73.9 percent did not perform a key rhinoplasty step more than five times. Residents felt the three most difficult steps of rhinoplasty were nasal osteotomy (76.1 percent), caudal septum/anterior nasal spine manipulation (65.2 percent), and nasal tip sutures (55.8 percent), and 73.9 percent felt that simulator training would substantially improve confidence. CONCLUSIONS: Despite sufficient exposure to rhinoplasties, residents were least confident in performing rhinoplasties relative to other aesthetic procedures, likely because of the high proportion of rhinoplasty exposure that is observational as opposed to hands-on acquisition of surgical maneuvers in the operating room. The survey established the maneuvers residents find the most difficult, and as programs adopt competency-based training, developing rhinoplasty simulators targeting specific identified steps may help improve competence for rhinoplasty 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 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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlastic & Reconstructive SurgeryMême sujetSurgical Simulation and TrainingTravaux en français237 207