Simulation-Based Percutaneous Renal Access Training: Evaluating a Novel 3D Immersive Virtual Reality Platform
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Percutaneous nephrolithotomy (PCNL) is the gold standard treatment for patients with a large stone burden. There are a variety of methods to teach this important endourologic procedure, including simulation. We evaluated three different PCNL simulation platforms for potential use in teaching and assessing percutaneous renal access skills. Materials and Methods: Urology residents, fellows, and faculty were recruited to participate in this study, which included completing standardized tasks on three PCNL simulation platforms: a virtual reality (VR) simulator (PercMentor, 3D Systems™), a porcine tissue simulator (Cook™ Medical), and a new 3D immersive VR simulator—Marion K181 (Marion Surgical™). Participants were asked to complete a standardized task—gaining prone percutaneous renal access using a fluoroscopic-guided technique. Participants were asked to rate the simulators, and performance data were recorded for analysis. Results: A total of 18 participants with varying levels of PCNL experience completed the study. The Marion K181 had higher ratings by participants in all domains (realism, tactile feedback, instrument movement, renal anatomy, fidelity of simulation, utility as teaching tool) compared with the PercMentor (p < 0.05) but did not differ in any domain when compared with the porcine PCNL model. Participants felt that the Marion K181 was comparable with the porcine PCNL model as a teaching tool, but had the advantage of not requiring radiation exposure. Fluoroscopy time was the variable that most consistently correlated with participant PCNL experience and level of training, across all three PCNL simulation platforms. Conclusions: There are a variety of PCNL simulation platforms available for teaching percutaneous renal access skills. Based on our initial comparative study, there is validity evidence to support the use of the novel Marion K181 PCNL simulator as a training tool rather than higher fidelity models requiring real radiation exposure. However, evidence is yet lacking for its use as an assessment tool.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».