Ability to Perform Laparoscopic Intra- and Extracorporeal Suture Ligations in a Live Canine Ovariectomy Model after Simulation Training
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Veterinary resident training in minimally invasive surgery is currently inconsistent and depends on innate psychomotor skills. Simulation training has been shown to effectively increase basic skills, but demonstration of simulation training effects on advanced skills in the operating room is sparse. We aimed to determine if simulation-trained novice surgeons were able to perform laparoscopic suture ligation in live dogs. Three novice laparoscopic surgeons underwent a 12-session simulation training program with subsequent laparoscopic skills testing to demonstrate competency. The median skills scores of trainees and of one experienced surgeon were 417 and 472, respectively. Eighteen healthy client-owned (shelter) dogs were operated on by four surgeons: one experienced American College of Veterinary Surgeons (ACVS) diplomate, two novice ACVS residents, and one novice ACVS diplomate. Laparoscopic ovariectomy was performed with suture ligation of the ovarian pedicles. Successful surgery was defined as no evidence of ovarian vessel bleeding after transection of the pedicles. Simulation-trained novices performed successful suture-ligated ovariectomies in 11/13 dogs (85%), and the experienced surgeon in 5/5 (100%) dogs. Median total ligation time was 30 minutes (range: 17–57), which was not different among surgeons ( p = .118). Median total surgery time was 105 minutes (range: 69–156) for novices and 89 minutes (range: 65–99) for the experienced surgeon ( p = .038). Extensive simulation training including suturing may contribute toward surgery residents being able to perform complex laparoscopic procedures. These results need to be confirmed in larger numbers of trainees.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».