Virtual Interactive Surgical Skills Classroom: Protocol for a Parallel-Group, Noninferiority, Adjudicator-Blinded, Randomized Controlled Trial (VIRTUAL)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional face-to-face training (FFT) for basic surgical skills is inaccessible and resource-intensive. Noninteractive computer-based learning is more economical but less educationally beneficial. Virtual classroom training (VCT) is a novel method that permits distanced interactive expert instruction. VCT may optimize resources and increase accessibility. OBJECTIVE: We aim to investigate whether VCT is superior to computer-based learning and noninferior to FFT in improving proficiency in basic surgical skills. METHODS: This is a protocol for a parallel-group, noninferiority, randomized controlled trial. A sample of 72 undergraduates will be recruited from 5 medical schools in London. Participants will be stratified by subjective and objective suturing experience level and allocated to 3 intervention groups at a 1:1:1 ratio. VCT will be delivered using the BARCO weConnect software, and FFT will be provided by expert instructors. Optimal student-to-teacher ratios of 12:1 for VCT and 4:1 for FFT will be maintained. The assessed task will be interrupted suturing with hand-tied knots. RESULTS: The primary outcome will be the postintervention Objective Structured Assessment of Technical Skills score, adjudicated by 2 experts blinded to the study and adjusted for baseline proficiency. The noninferiority margin (δ) will be defined using historical data. CONCLUSIONS: This study will serve as a comprehensive appraisal of the suitability of virtual basic surgical skills classroom training as an alternative to FFT. Our findings will assist the development and implementation of further resource-efficient, accessible, virtual basic surgical skills training programs during the COVID-19 pandemic and in the future. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomized Controlled Trial Number ISRCTN12448098; https://www.isrctn.com/ISRCTN12448098. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/28671.
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 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 | 0,032 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,011 |
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 ».