Novel 3D Custom-Made Silicone Tumor Model as a Support for Teaching Surgical Oncology Principles
Notice bibliographique
Résumé
Alternative laboratory teaching methods are becoming increasingly desirable and effective in medical education environments. While ethical concerns associated with the use of live animals in terminal surgery laboratories have been reduced with cadaveric models, availability, and lack of pathology can limit their ability to adequately convey surgical principles and replicate clinical training. We have developed a three-dimensional (3D) custom-made silicone soft tissue tumor model using 3D-printed molds derived from canine soft tissue sarcoma computed tomography images. This novel teaching model allows users to apply surgical oncology principles and perform basic technical tasks such as incisional biopsy, margin demarcation, marginal and wide surgical excision, and inking of surgical margins. A large cohort of students in addition to a small number of professional veterinarians at different levels of specialty training followed the laboratory guidelines and evaluated the simulated tumor model based on a qualitative survey. All participants were able to successfully complete the practical training. The model also allowed the students to identify and correct technical errors associated with biopsy sampling and margin dissection, and to understand the clinical impacts related to those errors. Face and content validity of the model were assessed using Likert-style questionnaires with overall average instructors' scores of 3.8/5 and 4.6/5, respectively. Content validity assessment of the model by the students approximated instructors' evaluation with an overall average score of 4.4/5. This model development emphasizes the efficacy of alternative non-cadaveric laboratory teaching tools and could become a valuable aid in the veterinary curricula.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».