Face and content validity of an artificial eye model for Ab-Interno Goniotomy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the face and content validity of an artificial eye model for ab-interno goniotomy (SimulEYE KDB model, InsEYEt, Westlake Village, CA) by surveying ophthalmologists with varying experience using a Kahook Dual Blade (KDB; New World Medical, Rancho Cucamonga, CA, USA) following a 90-min wet-lab course using the model. PARTICIPANTS: Overall 13 ophthalmologists participated following a surgical simulation session on goniotomy using the goniotomy blade at the 2019 Canadian Ophthalmological Society annual meeting. METHODS: A 17-question survey to assess the face and content validity of the model was given immediately following the surgical simulation session on goniotomy using the goniotomy blade. Responses to each survey question were recorded on a 5-point Likert scale ranging from (1) strongly agree to (5) strongly disagree. RESULTS: nonparametric analysis revealed no significant difference in responses between instructor vs. non-instructor or between prior experience vs. no prior experience for any of the survey statements. The model received highest survey ratings for utility in training residents, acquisition of surgical skills, accessibility, and higher likelihood of success with the procedure than theory and observation alone. Lowest ratings were for realism of the model compared to a human cadaveric eye. CONCLUSION: Our results suggest the SimulEYE KDB model is a reasonably cost-effective solution for simulating angle-based surgeries. Additionally, our project shows that experienced ophthalmologists found the artificial eye models useful and helpful for angle-based surgery training.
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».