671 The Effect of Supplementary Simulation-Based Procedural Training: The SIMULATE Randomised Controlled Clinical and Educational Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To evaluate whether surgical trainees undergoing additional simulation, compared to conventional training, are able to achieve proficiency sooner with better patient outcomes. Methods This international, multicentre randomised controlled superiority trial recruited urology trainees (n=94) who had performed ≤10 ureterorenoscopy (URS) cases, as a selected index procedure, with no prior simulation experience. Recruits were randomised to simulation-based training or non-simulation-based training groups, the latter of which is the current standard of training. Training sessions were conducted for the simulation arm, utilising an expert-developed multi-modality training curriculum. The primary outcome was the number of procedures required to achieve proficiency, defined as achieving a score of ≥28 on an OSATS scale, on 3 consecutive operations, without complications. Inpatient surgical complications were also recorded. All participants were followed up for 25 procedures or over 18 months. Results A total of 1140 cases were performed by 65 participants where proficiency was achieved in 21 simulation and 18 conventional participants over a median of 8 and 9 procedures, respectively (HR: 1.41 [95% CI 0.72–2.75]). More participants reached proficiency in the simulation arm in flexible ureterorenoscopy, requiring fewer number of procedures (HR 0.89 [95% CI 0.39–2.02]). Significant differences were observed in overall comparison of OSATS scores between groups (mean difference 1.42 [95% CI 0.91–1.92]; p<0.001), with fewer total complications (15 vs 37; p=0.003) and ureteric injuries (3 vs 9; p<0.001) in the simulation group. Conclusions Simulation-based training demonstrated higher overall proficiency and fewer procedures were required to achieve proficiency in the complex form of the index procedure with surgical complications.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».