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Enregistrement W4319081850 · doi:10.5489/cuaj.8085

Which renal access technique for percutaneous nephrolithotomy is more difficult to teach using simulation in surgical training?

2023· article· en· W4319081850 sur OpenAlexaffvenue
Anne Yin, Christian Diab, Sero Andonian, Naeem Bhojani, Ahmad AlMarzouq, Caroline White, Nader Fahmy

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercutaneous nephrolithotomyFluoroscopyWilcoxon signed-rank testMedicinePercutaneousRandomized controlled trialSAFERTriangulationStatistical significanceSurgeryMedical physicsComputer scienceMann–Whitney U testInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Percutaneous nephrolithotomy (PCNL) is a challenging procedure that urology trainees should be familiar with during residency. Simulators, such as the PERC Mentor, allow the development of this competency in a safer, stress-free environment. There are two primary fluoroscopic methods of gaining percutaneous renal access: the triangulation method and the bull's eye method. Our goal was to assess which method is easier to teach novices by using the PERC Mentor simulator. A secondary goal was to assess differences in subjective and objective outcomes. METHODS: Fifteen simulator and procedure-naive medical trainees were randomized into two groups using a crossover, randomized study design. Participants were provided with written, video, in-person demonstrations and hands-on practice for each technique. They then performed each method and were assessed objectively using the PERC Mentor performance data report and subjectively using the PCNL global rating scale (GRS) scoring system. Statistical analysis was performed using Student's T-test and non-parametric Wilcoxon signed rank test. RESULTS: There was no statistical difference in the outcomes and complication rates between the two methods. The bull's eye method of obtaining percutaneous access was associated with a significant decrease in operative time (91 seconds vs. 128 seconds, p=0.03) and fluoroscopy time (87 seconds vs. 123 seconds, p=0.03) compared to the triangulation method. CONCLUSIONS: Teaching of both techniques was equally well acquired by students. Both techniques had similar outcomes; however, the bull's eye method was associated with less operative and fluoroscopy time when compared to the triangulation method among novices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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