Does contextual interference impact the retention of complex bimanual laparoscopic skills
Notice bibliographique
Résumé
Laparoscopy simulation trainers have increased in accessibility which has encouraged endorsement of evidence-based training protocols. Yet, well-known motor learning effects may not extend to complex bimanual motor skills practiced with these devices. Contextual interference is a robust effect that is also feasible to implement in training. Blocked practice provides low contextual interference through repetition of the same skill over multiple trials before initiating a new skill. High contextual interference is produced through random practice where there is a random switching of practiced skills per trial. Blocked practice has been shown to increase skill performance during acquisition whereas random practice improves skill retention and transfer. We studied contextual interference learning effects during practice using a laparoscopy box trainer and a peg-transfer task. Participants completed fifty-four practice-trials using either blocked or random practice where they transferred pegs between two Maryland forceps to build one of three specified patterns. Participants undergoing blocked practice completed 18-trials of each pattern before proceeding to the next pattern. Participants undergoing random practice pseudo-randomly alternated between the three patterns. After a 10-min delay, all participants built each pattern once as a retention test. An identical retention test was performed after 10-days. Performance was measured by the time required to complete patterns with videos being used to determine duration in seconds. Time-to-completion in both the 10-min and 10-day retention tests did not significantly differ between those in either group. Our results thus far suggest high contextual interference practice schedules do not encourage retention of complex bimanual tasks.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».