Mixed-Methods Analysis of a Validated Arthroscopic Knot-Tying Simulator With New Indirect Visualization Condition
Notice bibliographique
Résumé
Background: Simulation provides low-risk opportunities for surgical trainees to learn and practice fundamental skills. One simulation tool for orthopaedics is the Arthroscopic Knot (ArK) Trainer, which has been validated as an effective simulation tool across multiple methodologies. Previous studies have investigated the ArK Trainer in its basic form using clear plexiglass, which allows direct visualization of tissue anchors. Purpose: Using a mixed-methods approach, we assessed and compared junior and senior trainees’ Seoul Medical Center (SMC) knot–tying performance under direct and indirect visualization. Study Design: Cross-sectional study. Methods: Fourteen orthopaedic surgery postgraduate trainees at a single medical school were recruited to participate. Trainees tied SMC knots using the Ark Trainer under direct and indirect visualization. A mixed-methods approach was used to evaluate knot-tying proficiency and characterize participants’ approach to knot-tying. Knot-tying proficiency was evaluated using validated tools: a task-specific checklist (TSC), a global rating scale (GRS), and a proficiency scale (PS). Participants’ approach to knot-tying was characterized using Likert-type questionnaires and semistructured interviews. An α level of .10 was set a priori owing to the small pool of trainees. Results: The 14 participants included 7 junior residents (postgraduate years [PGYs] 1 and 2) and 7 senior residents (PGY ≥3), of whom 3 were fellows (PGY 6). Senior trainees outperformed junior trainees on both versions of the ArK Trainer: clear (GRS, P = .055; PS, P = .075) and covered (TSC, P = .05). Overall, participants performed better under direct visualization conditions (GRS, P = .05). In semistructured interviews, significantly more senior trainees discussed relying on haptic cues while tying knots under direct visualization ( P = .021). The majority of trainees agreed that both versions of the ArK Trainer were realistic and appropriate practice formats for their level of training. Conclusion: Senior trainees were significantly more experienced than were junior trainees in arthroscopic skill and outperformed them on both configurations: direct (PS and GRS) and indirect (TSC) visualization. Experienced trainees were significantly more likely to report using tactile cues to aid knot-tying under indirect visualization. It is likely that inexperienced trainees rely more heavily on direct visualization and that the use of tactile cues may be an indicator of knot-tying proficiency. Trainees recommended progression from direct to indirect visualization configurations for inexperienced learners.
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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 | 0,024 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».