Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mastering a surgical skill requires experience and repetition, yet opportunities for surgical trainees to gain real experience is variable and limited by case load.Surgical simulators have emerged to attempt to overcome these limitations.In urology, few commercially available simulators exist.One that has seen limited adoption, the URO Mentor, has been validated in several studies.However, this system is expensive, at $60 000 USD, and is not portable.The goal of this work is to develop and validate a lowcost, portable endoscopic simulation system for training urology residents.Methods: We developed a system that simulates the experience of endoscopy in urology.The system consists of a smartphone/tablet application (app) that displays an endoscopic camera view, and a wireless controller modelled like a real endoscope (Figs. 1, 2).The app is designed like a game, with sequential levels adding complexity to tasks that must be completed.This initial study focuses on face validation of the prototype.Post-participation surveys were administered to urology residents and staff and a five-point Likert scale was used to evaluate simulator's realism and usefulness.Results: Subjective scores were obtained relating to the look, feel, and physics of the system, and a global score rating the system's perceived utility in increasing residents' performance in real life.All users rated at least 4/5 in all domains of usefulness as a teaching tool and reasonable scores for realism (Figs. 3, 4) Conclusions: We have created a portable endoscopic simulation system for training urology residents.In this phase of our study, we obtained feedback that will inform the next iteration of the system.This validation is essential to the next phase, which will quantify the system's ability to improve resident real-world performance.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,197 | 0,097 |
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 ».