Utility of a Novel Mobile Application (FLAPP) for Teaching Post-operative Monitoring of Microsurgical Anastomoses
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Microsurgical reconstruction is an indispensable tool in Plastic Surgery. Early detection of microanastomosis failure is critical, but there is a paucity of teaching resources in postoperative monitoring. We recently developed a mobile application (Flap Assessment App; FLAPP), including microsurgery, clinical/Doppler assessments, and flap troubleshooting tutorials, and practice cases. This study tested the usefulness of this app. METHOD: Members of the University of Manitoba Department of Plastic Surgery used the FLAPP teaching app then completed a questionnaire assessing the app sections using a Likert scale. Qualitative analysis was performed. Preliminary results are presented. RESULTS: Participants included residents (43%), nurses (14%), attendings (4%) and physician assistants (PAs) (4%). Of residents, 50% were junior (PGY-1/2) and 50% senior (PGY-3/4/5). 50% of nurses/PAs had >5 years’ experience monitoring free flaps, while 33% had <1 year. 100% of participants agreed/strongly agreed that each tutorial section was useful. 100% of participants agreed/strongly agreed that case video quality and variety was acceptable; 86% agreed/strongly agreed that audio quality was acceptable. 100% of participants agreed/strongly agreed the app was useful for teaching and improving confidence/ability in monitoring microanastomoses; 100% agreed/strongly agreed the app should be incorporated into teaching curriculum and would recommend to other trainees. 93% of residents, nurses, and PAs agreed/strongly agreed the app would be beneficial to use prior to clinical assessments and would use the app to practice independently. CONCLUSION: The FLAPP teaching app contains tutorials and practice microsurgical cases useful for learning and improving confidence in post-operative microsurgical monitoring, beneficial for training prior to clinical assessments. Next steps include app updates based on feedback, and additional testing prior to wide release as a free teaching tool.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».