Assessment of a Novel, Adjustable Task Trainer for Cardiac Surgical Skills
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A recent needs assessment in Canadian cardiac surgery programs identified the desire for a coronary artery bypass (CABG) and aortic valve replacement (AVR) simulation model for home practice. We aimed to develop and assess a portable, adjustable task trainer for cardiac surgical skills with high functional task alignment. METHODS: Intraoperative measurements were taken from patients undergoing elective CABG and AVR (N = 30). Measurements were taken in 3 axes and used to create a chest cavity that resembles the mediastinal constraints of a patient undergoing CABG and AVR. The task trainer is adjustable on the following 3 levels: (1) size of the incision, (2) depth of the chest, and (3) relative position of coronary artery or aortic valve model within the chest. Three groups (novices, intermediates, and experts) of cardiac surgery members evaluated the task trainer for functional task alignment and construct validity. RESULTS: The CABG and AVR model had high functional task alignment. There was a high satisfaction for both models and all participants would recommend the AVR and CABG model as an educational tool. Performance time significantly differed between the groups for both models (CABG: P = 0.032 and AVR: P = 0.001), as well as number of errors (CABG: P = 0.04 and AVR: P = 0.043). CONCLUSIONS: Using real patient data, we were able to develop an adjustable task trainer for training principles of CABG and AVR. Our pilot study provides preliminary sources of evidence for validity and future study will look to assess transferability of skill to the operating room.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».