Efficacy of a Novel Surgical Manikin for Simulating Emergency Surgical Procedures
Notice bibliographique
Résumé
The practical component of the Advanced Trauma Life Support (ATLS®) course typically includes a TraumaMan® manikin. This manikin is expensive; hence, a low-cost alternative (SurgeMan®) was developed in Brazil. Our primary objective was to compare user satisfaction among SurgeMan, TraumaMan, and porcine models during the course. Our secondary objective was to determine the user satisfaction scores for SurgeMan. This study included 36 ATLS students and nine instructors (4:1 ratio). Tube thoracostomy, cricothyroidotomy, pericardiocentesis, and diagnostic peritoneal lavage were performed on all the three models. The participants then rated their satisfaction both after each activity and after the course. The porcine and TraumaMan models fared better than SurgeMan for all skills except pericardiocentesis. In the absence of ethical or financial constraints, 58 per cent of the students and 66 per cent of the instructors indicated preference for the porcine model. When ethical and financial factors were considered, no preference was evident among the students, whereas 66 per cent of instructors preferred SurgeMan over the others. The students gave all three models an overall adequacy rating of >80 per cent; the instructors gave only the animal models an adequacy rating of <80 per cent. Although the users were more satisfied with TraumaMan than with SurgeMan, both were considered acceptable for the ATLS course.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».