Application of stereoscopic visualization on surgical skill acquisition in novices
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the influence of monoscopic vs. stereoscopic visualization in novice trainees performing the MISTELS, a validated laparoscopic skill evaluation system consisting of 5 distinct tasks. We hypothesize a difference in performance based on visualization modality. First and second year medical students (n=31) performed the MISTELS battery of tasks using either monoscopic or stereoscopic visualization displays. Regression analysis indicates performance was not correlated to participant manual dexterity or visual spatial ability (p>;0.05). Monoscopic visualization was shown to produce significantly better performance in the peg transfer task alone (p=0.001), with visualization modality producing no significant difference in performance of the remaining tasks (p>;0.05). Qualitatively, 57.1% of participants believed their performance was aided by stereoscopic visualization. Most participants rated the peg transfer task the least difficult task (60%), and the intracorporeal knot‐tying task the most difficult (65.9%). These results suggest the intrinsic difficulty of the MISTELS tasks may exceed a novice user's skill, rendering no benefit with additional 3D cues in naïve surgical trainees, and may serve to increase cognitive load, potentially decrease skill acquisition and learning. Grant Funding Source : Summer Research Training Program, Schulich School of Medicine & Dentistry, The University of Western Ontario, London, Canada
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».