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Enregistrement W4200409305 · doi:10.1017/s0022215121004151

A systematic review of facial plastic surgery simulation training models

2021· review· en· W4200409305 sur OpenAlexaff
Mohd Afiq Mohd Slim, Rhona Hurley, Matt Lechner, Thomas D. Milner, Saleh Okhovat

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Laryngology & Otology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeptoplastyFidelityFace validityScale (ratio)MedicineComputer scienceSurgeryMedical physicsPhysical therapyNoseClinical psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The coronavirus disease 2019 pandemic has led to a need for alternative teaching methods in facial plastics. This systematic review aimed to identify facial plastics simulation models, and assess their validity and efficacy as training tools. METHODS: Literature searches were performed. The Beckman scale was used for validity. The McGaghie Modified Translational Outcomes of Simulation-Based Mastery Learning score was used to evaluate effectiveness. RESULTS: Overall, 29 studies were selected. These simulated local skin flaps (n = 9), microtia frameworks (n = 5), pinnaplasty (n = 1), facial nerve anastomosis (n = 1), oculoplastic procedures (n = 5), and endoscopic septoplasty and septorhinoplasty simulators (n = 10). Of these models, 14 were deemed to be high-fidelity, 13 low-fidelity and 2 mixed-fidelity. None of the studies published common outcome measures. CONCLUSION: Simulators in facial plastic surgical training are important. These models may have some training benefits, but most could benefit from further assessment of validity.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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