Low-Cost Task Trainer for In Utero Fetal Stent Placement
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Some fetal procedures such as intrauterine fetal stent placement remain rare, and simulation is needed to help learners and specialists in attaining and maintaining technical competence. We sought to design and assess a low-cost, easily assembled yet clinically relevant task trainer for fetal stent placement. METHOD: The simulator was constructed using 2 quart-sized freezer bags filled with ultrasound gel and sealed with clear packing tape. The bags were stacked vertically in a transparent plastic container with ultrasound gel applied between the bags when ultrasound was used. This task trainer was used to deploy in utero stents with or without the use of ultrasound. It has been used at the annual meeting of the Society for Maternal-Fetal Medicine since 2015, the annual meeting of the International Society of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology in 2015 and 2016, and at regional Maternal-Fetal Medicine Fellow simulation workshops since 2016. Participants were asked to complete a 5-point Likert scale survey regarding the model's realism and usefulness in training. RESULTS: One hundred thirty-three course participants evaluated the task trainer. The median rating for realism of the ultrasound images, haptic feel of stent deployment, and usefulness in training was 5 (interquartile range, 4-5). Seven physicians participated in the timed assessment of model assembly, stent deployment, and model reassembly. The average times required for the freezer bag task trainer were 2.3 minutes (2.20-2.35), 1.0 minutes (0.70-1.93), and 0.1 minutes (0.08-0.10), respectively. For the porcine tissue-based model tested in parallel, the average times were 6.0 minutes (5.00-7.06), 3.7 minutes (3.63-3.75), and 3.3 minutes (3.00-3.70), respectively. CONCLUSIONS: This low-cost simulator was rated highly when used to practice in utero stent deployment and allows for numerous repetitions in each training session. It could be a valuable tool in training novice providers and allow more experienced providers to maintain competence in this low-volume procedure.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».