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Enregistrement W3108604388 · doi:10.1093/ejcts/ezaa321

Assessment tool validation and technical skill improvement in the simulation of the Norwood operation using three-dimensional-printed heart models

2020· article· en· W3108604388 sur OpenAlexafffund
Nabil Hussein, Osami Honjo, David J. Barron, Christoph Haller, John G. Coles, Glen Van Arsdell, Andrew Lim, Shi‐Joon Yoo

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardio-Thoracic Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésNorwood procedureHypoplastic left heart syndromeMedicineConsistency (knowledge bases)SurgeryPhysical therapyHeart diseaseCardiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The hands-on surgical training course utilizes 3-dimensional (3D)-printed heart models to simulate complex congenital heart operations. This study aimed to validate a model and assessment tool in the simulation of 2 techniques of the Norwood operation and investigate whether technical performance improves following rehearsal with or without proctor presence. METHODS: Five 'experienced' and 5 'junior' surgeons performed 2 techniques of the Norwood operation on 3D-printed models of hypoplastic left heart syndrome. Performances were retrospectively assessed by 10 raters with varying experience in congenital heart surgery (CHS) (Medical Doctorate versus non-Medical Doctorate). Assessments were made with the procedure-specific Hands-On Surgical Training-CHS tool. Results were analysed for technical performance and rater consistency. Following validation, 30 surgeons (24 with proctor guidance and 6 with training videos and objective feedback only) simulated the Norwood operation twice. RESULTS: Performance scores were consistently higher for experienced surgeons and raters discriminated clearly between the experienced and junior surgeons (P ≤ 0.001). The hands-on surgical training-CHS tool showed high inter-rater (0.86) and intra-rater (0.80) reliability among all raters. Scores for both experienced and junior surgeons were highly consistent across all raters, with no statistically significant difference (P = 0.50). All surgeons successfully performed the Norwood operation. Sixty attempts were scored in total. Eighty-seven percentage (26/30) of surgeons' scores (mean: attempt 1 = 92, attempt 2 = 104) and times [mean: attempt 1 = 1:22:00, attempt 2 = 1:08:00 (h:mm:ss)] improved between the 2 attempts by 9% and 15% respectively (P ≤ 0.001). Total scores of all surgeons in the non-proctored subgroup (6) improved by 15% on average (mean: attempt 1 = 86, attempt 2 = 105, P = 0.002). CONCLUSIONS: Procedure-specific assessment tools can be developed to evaluate technical performance for complex CHS simulation and be performed reliably by non-expert raters. Rehearsal both under supervision and independently leads to technical skill improvement further supporting its value in CHS training.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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