Virtual Reality Simulation for the Middle Cranial Fossa Approach: A Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Virtual reality (VR) surgical rehearsal is an educational tool that exists in a safe environment. Validation is necessary to establish the educational value of this platform. The middle cranial fossa (MCF) is ideal for simulation because trainees have limited exposure to this approach and it has considerable complication risk. Our objectives were to assess the face, content, and construct validities of an MCF VR simulation, as well as the change in performance across serial simulations. METHODS: Using high-resolution volumetric data sets of human cadavers, the authors generated a high-fidelity visual and haptic rendering of the MCF approach using CardinalSim software. Trainees from Neurosurgery and Otolaryngology-Head and Neck Surgery at two Canadian academic centers performed MCF dissections on this VR platform. Randomization was used to assess the effect of enhanced VR interaction. Likert scales were used to assess the face and content validities. Performance metrics and pre- and postsimulation test scores were evaluated. Construct validity was evaluated by examining the effect of the training level on simulation performance. RESULTS: Twenty trainees were enrolled. Face and content validities were achieved in all domains. Construct validity, however, was not demonstrated. Postsimulation test scores were significantly higher than presimulation test scores ( P < .001 ). Trainees demonstrated statistically significant improvement in the time to complete dissections ( P < .001 ), internal auditory canal skeletonization ( P < .001 ), completeness of the anterior petrosectomy ( P < .001 ), and reduced number of injuries to critical structures ( P = .001 ). CONCLUSION: This MCF VR simulation created using CardinalSim demonstrated face and content validities. Construct validity was not established because no trainee included in the study had previous MCF approach experience, which further emphasizes the importance of simulation. When used as a formative educational adjunct in both Neurosurgery and Otolaryngology-Head and Neck Surgery, this simulation has the potential to enhance understanding of the complex anatomic relationships of critical neurovascular structures.
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 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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».