MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3216109281 · doi:10.5489/cuaj.7324

Hemorrhaging laparoscopic partial nephrectomy — feasibility of a novel simulation model

2021· article· en· W3216109281 sur OpenAlexaffvenue
Avril Lusty, Joanne Bleackley, Matthew Roberts, James Watterson, Isabelle Raîche

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensOttawa HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephrectomyMedicineMultidisciplinary approachGeneral surgerySurgeryKidneyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Urological Association Journal→Même sujetSurgical Simulation and Training→Travaux en français237 207→