Effect of a Spay Simulator on Student Competence and Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Spay simulation has gained attention at colleges of veterinary medicine that seek to utilize low-cost models in lieu of more cost-prohibitive high-fidelity devices or cadaveric specimens. A spay simulator was developed to provide veterinary students at the University of Florida College of Veterinary Medicine a reusable, inexpensive, and error-enabled device for self-practice in anticipation of a live canine ovariohysterectomy. Seventy-four students were recruited, half of whom participated in spay simulation training. A survey was designed to capture students' state and trait anxiety, as well as their self-assessed perceived levels of competence, confidence, and knowledge of anatomy, before and after their live animal surgery. During the live surgical laboratories, surgical competencies were assessed using the Objective Structured Assessment of Technical Skills (OSATS) for operative performance. We hypothesized that the spay simulation training group would have higher reported levels of competence, confidence, and knowledge of anatomy. Additionally, students enrolled in spay simulation training were expected to exhibit a lower level of post-operative anxiety and higher OSATS scores compared with the control group. Results demonstrated a significant increase in perceived anatomical knowledge and improvement in perceived competence level following spay simulation training as compared with the control group. Areas of no difference included perceived confidence, OSATS scores, and overall level of anxiety. The results of this study demonstrate that this low-fidelity spay simulator has a unique place in student surgical training, producing novice surgeons with increased perceived competence and knowledge of anatomy following spay simulation training and live animal surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».