Current and future usefulness and potential of virtual simulation in improving outcomes and reducing complications in endovascular treatment of unruptured intracranial aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simulation training has been used in the aviation industry and surgical specialties for many years, but integration into neurointerventional practice is lagging behind. OBJECTIVE: To investigate how neurointerventionalists perceive the usefulness and limitations of simulation tools for the treatment of unruptured intracranial aneurysms (UIAs), and to identify simulation applications that were perceived to be most valuable for endovascular UIA treatment. METHODS: A web-based international multidisciplinary survey was conducted among neurointerventionalists. Participants were asked for their perceptions on the usefulness of current simulation tools and the potential impact of future simulation tools in endovascular UIA treatment. They identified simulation applications that could add most value to endovascular UIA treatment and help to specifically reduce endovascular UIA treatment complications. RESULTS: 233 neurointerventionalists from 38 countries completed the survey, most of whom (157/233 (67.4%)) had access to a simulator as a trainee, but only 15.3% used it frequently. Most participants (117/233 (50.2%)) considered currently available simulation tools relatively useful for endovascular UIA treatment, with greater value for trainees than for staff. Simulation of new devices (147/233 (63.1%)) and virtual practice runs in individual patient anatomy (119/233 (51.1%)) were considered most valuable for reducing endovascular UIA treatment complications. CONCLUSION: Although neurointerventionalists perceived currently available simulation tools relatively useful, they did not use them regularly during their training. A priori testing of new devices and practice runs in individual patient anatomy in a virtual environment were thought to have the greatest potential for reducing endovascular UIA treatment complications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».