Simulation-based assessment of robotic cardiac surgery skills: An international multicenter, cross-specialty trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to investigate the validity of simulation-based assessment of robotic-assisted cardiac surgery skills using a wet lab model, focusing on the use of a time-based score (TBS) and modified Global Evaluative Assessment of Robotic Skills (mGEARS) score. Methods: We tested 3 wet lab tasks (atrial closure, mitral annular stitches, and internal thoracic artery [ITA] dissection) with both experienced robotic cardiac surgeons and novices from multiple European centers. The tasks were assessed using 2 tools: TBS and mGEARS score. Reliability, internal consistency, and the ability to discriminate between different levels of competence were evaluated. Results: The results demonstrated a high internal consistency for all 3 tasks using mGEARS assessment tool. The mGEARS score and TBS could reliably discriminate between different levels of competence for the atrial closure and mitral stitches tasks but not for the ITA harvesting task. A generalizability study also revealed that it was feasible to assess competency of the atrial closure and mitral stitches tasks using mGEARS but not the ITA dissection task. Pass/fail scores were established for each task using both TBS and mGEARS assessment tools. Conclusions: The study provides sufficient evidence for using TBS and mGEARS scores in evaluating robotic-assisted cardiac surgery skills in wet lab settings for intracardiac tasks. Combining both assessment tools enhances the evaluation of proficiency in robotic cardiac surgery, paving the way for standardized, evidence-based preclinical training and credentialing. Clinical trial registry number: NCT05043064.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».