Casting Into The Future: Effectiveness of a 3D-Printed Fishhook Removal Task Trainer
Notice bibliographique
Résumé
While participation in both recreational and commercial fisheries is common, it is not risk-free. Puncture wounds caused by fishhooks are commonly incurred by people who fish recreationally and commercially. Despite literature that details the challenges of treating fishhook injuries and specific techniques for fishhook removal, only a single publication focuses on teaching fishhook removal techniques to medical trainees and staff physicians. The aim of this technical report is to investigate the efficacy of using a 3D-printed task trainer for simulating and teaching fishhook removal techniques. To facilitate this, the 3D-printed Fishhook Emergency Removal Simulator (FISH-ER 3D) was designed by the Memorial University of Newfoundland (MUN) MED 3D Network and satellite research partner, Carbonear Institute for Rural Reach and Innovation by the Sea (CIRRIS). A sample of 22 medical residents and staff physicians were asked to evaluate the task trainer by way of a practical session, which was then followed by an evaluation survey. The overall realism of the 3D-printed task trainer components was ranked as "realistic" or "very realistic" by 86% of the evaluators. The majority of evaluators rated acquiring and performing various fishhook removal techniques using the simulator as "easy" or "somewhat easy". Most evaluators found that using the task trainer increased user competence and confidence with fishhook removal techniques, and 100% of the evaluators rated the task trainer as a "very valuable" or "valuable" training tool. The results of this report demonstrate support for the FISH-ER 3D as an efficacious simulator for building competence in fishhook removal techniques.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».