Hemorrhaging laparoscopic partial nephrectomy — feasibility of a novel simulation model
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Intraoperative surgical complications pose significant potential risks to patients. Uncontrolled bleeding during laparoscopic partial nephrectomy is one such event that requires collaboration and communication between surgical team members. We developed and evaluated a multidisciplinary surgical simulation scenario and model of intraoperative hemorrhage during a laparoscopic partial nephrectomy to facilitate the practice of these crucial non-technical skills. METHODS: A simulation scenario using a novel, titratable, bleeding partial nephrectomy model was developed. The operating room simulation consisted of an intubated mannequin placed in the lateral decubitus position and laparoscopic renal model. The multidisciplinary simulation scenario included anesthesia and urology residents and progressed from bleeding to a pulseless electrical activity arrest. The degree of renal model bleeding was modified based on the progression of the urology resident. After the scenario, participants were debriefed and completed a post-simulation survey assessing: 1) their perception of the simulated scenario; and 2) their teaching of non-technical skills in their residency training. RESULTS: The porcine model was successfully reproduced for nine consecutive weeks and functioned well to simulate bleeding from a laparoscopic partial nephrectomy site; the bleeding was able to be titrated based on resident progression and excision of the simulated tumor. All residents stated the scenario was valuable to assess and improve non-technical surgical skills and that their exposure to practice non-technical skills in their existing curriculum could be improved. CONCLUSIONS: Simulating an intraoperative bleeding partial nephrectomy, combined with an intraoperative crisis scenario, is a feasible, immersive, and reproducible model and can challenge residents' non-technical skills.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».