Clinical translation of surgical simulated closure of a ventricular septum defect
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To demonstrate that improvement in technical performance of congenital heart surgical trainees during ventricular septum defect (VSD) closure simulation translates to better patient outcomes. METHODS: Seven trainees were divided into 2 groups. Experienced-fellows group included 4 senior trainees who had performed >5 VSD closures. Residents group consisted of 3 residents who had never performed a VSD closure. Experienced-fellows completed 3 VSD closures on real patients as a pretest. Both groups participated in a 4-week simulation requiring each participant to complete 2 VSD closures on three-dimensional printed models per week. One month later, all trainees returned for a post-test operation in real patients. All performances were recorded, blinded and scored independently by 2 cardiac surgeons using the validated Hands-On Surgical Training-Congenital Heart Surgery (HOST-CHS). Predefined surgical outcomes were analysed. RESULTS: The median HOST-CHS score increased significantly from week 1 to 4 [50 (39, 58) vs 73 (65, 74), P < 0.001] during simulation. The improvement in the simulation of experienced-fellows successfully transferred to skill acquisition [HOST-CHS score 72.5 (71, 74) vs 54 (51, 60), P < 0.001], with better patients outcomes including shorter total cross-clamp time [pretest: 86 (70, 99) vs post-test: 60 (53, 64) min, P = 0.006] and reduced incidence of major patch leak requiring multiple pump runs [pretest: 4/11 vs post-test: 0/9, P = 0.043]. After simulation, the technical performance and surgical outcomes of Residents were comparable to Experienced-fellows in real patients, except for significantly longer cross-clamp time [Residents: 76.5 (71.7, 86.8) vs Experienced-fellows: 60 (53, 64) min, P = 0.002]. CONCLUSIONS: Deliberate practice using simulation translates to better performance and surgical outcomes in real patients. Residents who had never completed a VSD closure could perform the procedures just as safely and effectively as their senior colleagues following simulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».