Mitigating Surgical Skill Decay in Orthopaedics Using Virtual Simulation Learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has interrupted orthopaedic training structures for both surgeons and trainees. The concept of skill decay must be considered during inactivity of elective practice. The purpose of this study was to provide an evidence-based curriculum in association with immersive virtual reality (iVR) to prevent skill decay during periods of training cessation and beyond. METHODS: A review of pertinent literature for orthopaedic surgical skill decay was performed. Early experience by faculty instructors and residency and fellowship program directors was gathered from multiple institutions with experience in virtual training methods including iVR. A proposed curriculum for cognitive and manual skill acquisition during COVID-19 was produced from qualitative narrative group opinion. RESULTS: Skill decay can occur on the order of days to months and is dependent on the initial skill level. A novel curriculum for structured continuing medical education during and after periods of surgical disruption including e-learning, virtual meetings, and iVR simulators was produced from expert opinion and based on competency-based curriculum standards. CONCLUSION: Skill decay mitigation strategies should use best available evidence technologies and course structures that satisfy advanced learning concepts. The virtual curriculum including iVR simulators may provide cost-effective solutions to training.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».