Assessment of a virtual reality temporal bone surgical simulator: A national face and content validity study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trainees in Otolaryngology-Head and Neck Surgery must gain proficiency in a variety of challenging temporal bone surgical techniques. Traditional teaching has relied on the use of cadavers; however, this method is resource-intensive and does not allow for repeated practice. Virtual reality surgical training is a growing field that is increasingly being adopted in Otolaryngology. CardinalSim is a virtual reality temporal bone surgical simulator that offers a high-quality, inexpensive adjunct to traditional teaching methods. The objective of this study was to establish the face and content validity of CardinalSim through a national study. METHODS: Otolaryngologists and resident trainees from across Canada were recruited to evaluate CardinalSim. Ethics approval and informed consent was obtained. A face and content validity questionnaire with questions categorized into 13 domains was distributed to participants following simulator use. Descriptive statistics were used to describe questionnaire results, and either Chi-square or Fishers exact tests were used to compare responses between junior residents, senior residents, and practising surgeons. RESULTS: Sixty-two participants from thirteen different Otolaryngology-Head and Neck Surgery programs were included in the study (32 practicing surgeons; 30 resident trainees). Face validity was achieved for 5 out of 7 domains, while content validity was achieved for 5 out of 6 domains. Significant differences between groups (p-value of < 0.05) were found for one face validity domain (realistic ergonomics, p = 0.002) and two content validity domains (teaching drilling technique, p = 0.011 and overall teaching utility, p = 0.006). The assessment scores, global rating scores, and overall attitudes towards CardinalSim, were universally positive. Open-ended questions identified limitations of the simulator. CONCLUSION: CardinalSim met acceptable criteria for face and content validity. This temporal bone virtual reality surgical simulation platform may enhance surgical training and be suitable for patient-specific surgical rehearsal for practicing Otolaryngologists.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».