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Enregistrement W3010985320 · doi:10.1177/2325967120905795

Effect of Teaching Session on Resident Ability to Identify Anatomic Landmarks and Anterior Cruciate Ligament Footprint: A Study Using 3-Dimensional Modeling

2020· article· en· W3010985320 sur OpenAlexaffabout
Carl Laverdière, Eric Harvey, Justin Schupbach, Mathieu Boily, Mark Burman, Paul A. Martineau

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootprintMedicineAnterior cruciate ligamentSession (web analytics)OrthodonticsIntersection (aeronautics)SurgeryCartographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Femoral tunnel positioning in anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) is an intricate procedure that requires highly specific surgical skills. Purpose: To report the ability of residents to identify femoral landmarks and the native ACL footprint before and after a structured formal teaching session as a reflection of overall surgical skill training for orthopaedic surgery residents in Canada. Study Design: Controlled laboratory study. Methods: A total of 13 senior orthopaedic residents were asked to identify a femoral landmark and an ACL footprint on ten 3-dimensional (3D)–printed knee models before and after a teaching session during the fall of 2018. The 3D models were made based on actual patients with different anatomic morphologic features. ImageJ software was used to quantify the measurements, which were then analyzed through use of descriptive statistics. Results: Before and after the teaching session, residents attempted to identify a specific anatomic location (bifurcate and intercondylar ridge intersection) with a mean error per participant ranging from 5.00 to 10.95 mm and 4.79 to 12.13 mm in magnitude, respectively. Furthermore, before and after the teaching session, residents identified the specific position to perform the surgical procedure (ACL femoral footprint), with a mean error per participant ranging from 4.58 to 8.80 mm and 3.87 to 11.07 mm in magnitude, respectively. The teaching session resulted in no significant improvement in identification of either the intersection of the bifurcate and intercondylar ridges ( P = .9343 in the proximal-distal axis and P = .8133 in the anteroposterior axis) or the center of the femoral footprint ( P = .7761 in the proximal-distal axis and P = .9742 in the anteroposterior axis). Conclusion: Although a formal teaching session was combined with a hands-on session that entailed real surgical instrumentation and fresh cadaveric specimens, the intervention seemed to have no direct impact on senior residents’ performance or their ability to demonstrate the material taught. This puts into question the format and efficacy of present teaching methods. Also, it is possible that the 3D spatial perception required to perform these skills is not something that can be taught effectively through a teaching session or at all. Further investigation is required regarding the effectiveness and application of surgical skill laboratories and simulations on the competencies of orthopaedic residents.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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