Design and Development of a Lumbar Puncture Simulation Model
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, medical trainees have been taught how to perform clinical skills on patients, moving directly from observation of senior physicians to carrying out the procedure themselves. In recent years, there has been a shift in medical education towards including simulation‐based teaching methods, which has been associated with reduced learner discomfort and improved patient outcomes. Simulation models are currently used to train medical students on lumbar punctures. The aim of this project is to improve upon existing models by creating a lumbar puncture simulation model with flexibility in the spine, with anatomically accurate physical measurements and mechanical properties, where required. Clinicians were interviewed to gather input on the initial design of the model, and will be interviewed again after testing the prototype to obtain feedback on how to further modify the model for increased clinical accuracy. A parametric CAD model was based on anatomic data collected by cadaveric experiments and measurements obtained from a literature search of imaging, cadaveric and in vivo studies. We will discuss the current prototype of the lumbar puncture model and the mechanical properties, physical measurements and clinician input incorporated in the design. Improved anatomic accuracy of the finalized model will allow trainees to translate their lumbar puncture skills more readily from practicing on the simulation model to performing on patients, leading to increased patient safety. Support or Funding Information Schulich ‐ UWindsor Opportunities for Research Excellence Program (SWORP) This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».