Thiel‐embalmed cadavers as a novel training model for ultrasound‐guided supine endoscopic combined intrarenal surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate Thiel-embalmed cadavers (TEC) as a training model for percutaneous nephrolithotomy (PCNL), more specifically for ultrasound (US)-guided supine endoscopic combined intrarenal surgery (ECIRS). SUBJECTS AND METHODS: Thirteen urologists (nine experienced endourologists, four fellows/residents) performed an US-guided supine ECIRS procedure on a TEC. The model was evaluated by way of a questionnaire (5-point Likert scale). Descriptive statistical analysis was performed and results were graphically presented using divergent bar graphs. RESULTS: US images were appreciated as lifelike in all aspects. Although distention of the collecting system was not ideal in one out of three TEC, US visualisation of the distended calyces during puncture was good. Skin penetration was more difficult and less realistic in TEC, while kidney puncture and dilatation were deemed very realistic. Ureteric and collecting system anatomy and consistency were similar to real life, although the mucosa appeared paler. US needle guidance was perceived as excellent. Overall, needle puncture assessment was realistic and useful as a training tool. Overall quality and satisfaction of TEC in US-guided supine ECIRS was good to excellent and comparable to a real-life procedure. Overall appropriateness of the TEC model was considered excellent for both initial and advanced supine PCNL training. CONCLUSION: Despite the minor drawbacks of tough skin and non-ideal collecting system dilatation during ureteroscopy, the TEC model was considered good to excellent as a training model for US-guided PCNL, in particular, US-guided needle puncture of the kidney during supine ECIRS.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».