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Enregistrement W4387003223 · doi:10.1227/ons.0000000000000915

Virtual Reality Simulation for the Middle Cranial Fossa Approach: A Validation Study

2023· article· en· W4387003223 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOperative Neurosurgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreUniversity of CalgaryHealth Sciences CentreUniversity of TorontoWestern UniversitySunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVirtual realityMiddle cranial fossaMiddle fossaMedical physicsHuman–computer interactionSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,232
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,154 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle