Development and Evaluation of a Three-Dimensional-Printed Pediatric Intraosseous Infusion Simulator To Enhance Medical Training
Notice bibliographique
Résumé
Vascular access is an essential and rate-limiting step during pediatric resuscitation efforts. Intraosseous (IO) access, an effective resuscitative strategy, remains underutilized in emergency departments. Many medical graduates report never performing the procedure before graduation, and it has been recommended that continuing education and in-servicing programs be implemented to increase the use and familiarity of IO access. The goal of this technical report is to describe the development and evaluation of a three-dimensional (3D)-printed Pediatric IO Infusion Model for simulation-based medical education. The simulator was designed by combining open-source models of a human skeleton and a lower leg surface scan in Blender (Blender Foundation, Amsterdam, Netherlands; www.blender.org), scaled to a pediatric size, and manipulated further using a JavaScript program. Polylactic acid was used to simulate bone while silicone molds were used as skin and soft tissue. Two trainers were produced and evaluated by seven emergency medicine physicians, two family medicine residents, and three medical students. Overall, the simulator was positively received with all participants indicating they would recommend it to assist in the training of others. Suggestions focused on enhancing the anatomical representations of both the skin and bones to enhance the learner experience. The content and outcomes of this report support the use of this simulator as part of simulation-based medical education.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».