Simulation-based prostate enucleation training: Initial experience using 3D-printed organ phantoms
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Anatomical endoscopic enucleation of the prostate (AEEP) is an effective treatment for benign prostatic hyperplasia (BPH); however, there is controversy regarding the difficulty of learning such a technique. Simulation-based training can mimic real-life surgeries and help surgeons develop skills they can transfer to the operating room, thereby improving patient safety. This study aimed to evaluate the validity of a novel organ phantom for use in AEEP simulation training. METHODS: Participants performed AEEP on organ phantom simulators during a Masterclass using one of three energy modalities: holmium:YAG laser, thulium fiber laser, or bipolar energy. The organ phantom is composed of hydrogels and uses 3D molds to recreate prostatic tissue. Participants completed a questionnaire assessing content validity, face validity, feasibility, and acceptability of using the prostate organ phantom. RESULTS: The novice group consisted of 13 urologists. The median number of AEEP previously performed was 0 (interquartile range [IQR] 0-2). Two experts in AEEP (surgeons having performed over 100 AEEP interventions) also participated. All participants agreed or strongly agreed that there is a role for simulators in AEEP training. Participants positively rated the overall operative experience (7.3/10). Morcellation (4.7/10) and hemostasis (3.1/10) were deemed the least realistic steps. All participants considered it feasible to incorporate this organ phantom into training programs and 92.9% agreed that it teaches skills transferrable to the operating room. CONCLUSIONS: This study has established content and face validity for AEEP with three different energy sources for an organ phantom. Participants considered its use both feasible and appropriate for AEEP training purposes.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».