Assessing simulation‐based interventional angiography training in novices
Notice bibliographique
Résumé
Laparoscopic surgical procedures require visual‐spatial coordination in workspaces with restricted views, involving constrained motions. The development of the skills needed for these procedures can be facilitated by 3D simulator‐based training. Surgical training programs are introducing additional requirements of competency‐based simulation in their curricula. Cerebral angiography (CA), however, has lagged behind in this regard, relying strictly on clinical case exposure frequency as a means of assessing proficiency. Simulation in CA training has encountered some roadblocks, possibly due to lack of validation studies that would support more widespread acceptance. The AngioMENTOR visual‐haptic simulator has been regarded as an effective training tool, increasing performance in diagnostic CA. However, this simulator has not been tested thoroughly for training interventional skills in CA. In our current study, neurosurgery and radiology residents will be trained in diagnostic CA, and later assessed on their interventional performance on a variety of cases using AngioMENTOR. The participants’ spatial abilities are used as a baseline measure for comparative assessment of their procedure times, fluoroscopy use, contrast injection, and error correction. We hypothesize that individuals with higher spatial ability would perform the procedure more quickly, using less fluoroscopy and spending less time in incorrect vessels. These findings would complement our initial work on diagnostic CA simulation training, and provide quantitative metrics of performance on this simulator‐based task.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».