Effects of transcranial direct current stimulation on surgical skills acquisition: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surgical training is opportunity based, and multiple factors including exposure time, case volume and simulation training contribute to achieving competencies.We aimed to evaluate the effects of transcranial direct current stimulation (TDCS) as an adjunct to attain surgical skills faster.Methods: A registered systematic review (PROSPERO number CRD42020211985) of randomized trials (RCTs) on Biosis, Cochrane Central, EMBASE, MEDLINE, PsycINFO databases was carried out.Studies included compared active TDCS to sham stimulation in a surgical task involving trainees.Outcomes were grouped into four domains to overcome the heterogeneity of study outcomes: speed of skills acquisition; proficiency, i.e. ability to achieve a pre-determined score/level of proficiency; accuracy and error reduction; and composite outcomes involving more than one domain.Results: Four RCTs were identified involving 143 participants in total (61 sham, 82 TDCS).All studies utilized simulation training: three in laparoscopic training (peg transfer and pattern cutting), and one in neurosurgery training (tumour resection exercise).The mean age of the participants was 24.5 Æ 1.5 years, 58% (n=83) were female and 92% (n=131) were right hand dominant.Use of TDCS was associated with improved speed of skills acquisition, proficiency, accuracy and a less steep learning curve.This performance advantage was sustained for at least 6 weeks.Conclusions: TDCS may be a useful, safe adjunct for surgical simulation training.It is associated with improved skills acquisition in both laparoscopic and neurosurgical training tasks.Further research is needed to evaluate its use in other surgical specialties.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».