Module‐Based Arthroscopic Knee Simulator Training Improves Technical Skills in Naive Learners: A Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To compare the effectiveness, in comparison to a control group (C), of module‐based training (MBT) and traditional learning (TL) as a means of acquiring arthroscopic skills on an arthroscopic surgery simulator. Methods Thirty health sciences students with no previous arthroscopy experience were recruited and randomized into 1 of 3 groups: MBT, TL, or C (1:1:1 ratio). Participants in MBT were required to independently practice on a VirtaMed ArthroS simulator (VirtaMed AG, Zurich, Switzerland) for a minimum of 2 hours per week, whereas TL received one‐on‐one coaching by a senior orthopaedic resident for 15 minutes per week. The control group received no training. All groups were assessed at baseline and at 4 weeks based on objective measures generated by the surgical simulator (procedure time, camera path length, meniscus cutting score, detailed visualization, safety score and total score), and subjective ratings scales (Objective Assessment of Arthroscopic Skill [OAAS] global assessment form, and Competency‐Based Assessment form). Results Participants in the MBT group trained on average 113 min/week whereas the TL group trained on average 24 min/week. Three‐way repeated‐measures analysis of variance showed significant group by time interactions for procedure time ( P = .006), camera path length ( P = .008), safety score ( P = .013), total score ( P = .003), OAAS form ( P < .001), and Competency‐Based Assessment form ( P < .001). MBT group was superior to C group for procedure time ( P = .02), camera path length ( P = .003), total score ( P = .004), and OAAS form ( P = .021), but there were no significant post‐hoc differences between MBT and TL groups, or TL and C groups after Bonferroni correction. Total practice time explained 37.5% of the final simulator total score variance. Conclusions Knee arthroscopy simulation training with self‐learning modules can improve skills in areas such as procedure time, camera path length, and total score in untrained participants compared with a control group. Clinical Relevance Module‐based simulation training provides additional training time and improves technical skills in naive health science students. It is hoped that this effect can be preserved and applied to junior resident developing in a busy residency program.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».