Interactive training with a novel simulation model for upper gastrointestinal endoscopic hemostasis improves trainee technique and confidence
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and study aims Endoscopic hemostasis is a life-saving procedure for gastrointestinal bleeding; however, training for it is often performed on real patients and during urgent situations that put patients at risk. Reports of simulation-based training models for endoscopic hemostasis are scarce. Herein, we developed a novel simulator called “Medical Rising STAR-Ulcer type” to practice endoscopic hemostasis with hemoclips and coagulation graspers. This study aimed to evaluate the reproducibility of the clinical difficulty of this model and the effectiveness of simulation-based training for clipping hemostasis. Patients and methods This was a prospective educational study. Fifty gastroenterology residents from Japan and Canada were recruited to participate in a simulation-based training program. The primary outcome was the success rate for clipping hemostasis. We measured differences in trainee subjective assessment scores and evaluated the co-occurrence network based on comments after training. Results The hemostasis success rate of the trainees significantly increased after instruction (64% vs. 86%, P < 0.05). The success rate for ulcers in the upper body of the stomach (59%), a high-difficulty site, was significantly lower than that for ulcers in the antrum, even after feedback and instruction. Trainee self-perceived proficiency and confidence significantly improved after simulation-based training (P < 0.05). Co-occurrence network analysis showed that trainees valued a structured learning approach, acknowledged simulator limitations, and recognized the need for continuous skill refinement. Conclusions Our study demonstrates the potential of our simulation-based training model as a valuable tool for improving technical skills and confidence in trainees learning to perform endoscopic hemostasis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle