Training of novice surgeons using dynamic computer assisted dental implant surgery: An exploratory randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dynamic Computer Assisted Implant Surgery (CAIS) systems have been shown to improve accuracy of implant placement, thus training in the use of such systems is becoming increasingly important. There is a scarcity of research on how to implement dynamic CAIS training in the settings of postgraduate university education. PURPOSE: To determine the effectiveness of two modes of CAIS training programs on motor skill acquisition of novice surgeons. MATERIALS AND METHODS: Thirty-six postgraduate students without experience in dynamic CAIS systems were randomly assigned to a distributed training program (3 training sessions over 3 days) or a massed training (3 training sessions over the same day). A post-test involving the placement of one implant was conducted for both groups, 7 days after completion of the training. Surgical time and implant accuracy were recorded and analyzed, using independent t-tests, with 0.05 significant level. RESULTS: Both groups reached the accuracy benchmarks expected by current standards in the use of CAIS. No significant differences with regards to accuracy were found between the groups, but a trend was documented favoring performance of distributed (mean difference-0.4, 95% confidence interval-0.7-0.1) in the accuracy at platform level. Distributed training students performed faster than massed for the third trial (mean difference-95.0, 95% confidence interval-178.8 to -11.2). CONCLUSIONS: Novice students reached the accuracy benchmarks with the use of CAIS through both a massed and a distributed training program, while there was a strong but marginally not significant trend for higher accuracy in the distributed group. Students who received the training in the distributed format over the process of different days, performed faster. Trial registered in Thai Clinical Trials Registry: https://www.thaiclinicaltrials.org/show/TCTR20230109002. This clinical trial was not registered prior to participant recruitment and randomization.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».