Which renal access technique for percutaneous nephrolithotomy is more difficult to teach using simulation in surgical training?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».