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Enregistrement W4391824250 · doi:10.1177/10556656241230882

Bilateral Cleft lip Simulation

2024· article· en· W4391824250 sur OpenAlexaff
Jonathan Zaga-Galante, Raymond Tse, Richard A. Hopper, Anne Jurmu Arnold, David M. Fisher, Karen W.Y. Wong-Riff, Dale J. Podolsky

Notice bibliographique

RevueThe Cleft Palate-Craniofacial Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFidelitySimulationLikert scaleMedicinePhysical therapySurgeryMedical physicsComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectiveTo evaluate the features, anatomic accuracy, and educational value of a high-fidelity bilateral cleft lip simulator.DesignEvaluation of the simulator by expert cleft surgeons after performing a simulated bilateral cleft lip repair.SettingThe simulator was evaluated by the surgeons during the Latin American Craniofacial Association meeting.ParticipantsEleven experienced cleft surgeons evaluated the simulator. The cleft surgeons were selected based on their availability during the meeting.InterventionsThe participants performed a simulated bilateral cleft lip repair. They were each provided with a questionnaire assessing the simulator's features, realism and value as a training tool.Main Outcome Measure (s)The main outcome measure are the scores obtained from a Likert-type questionnaire assessing the simulators features, realism and value.ResultsOverall, the surgeons agreed with the simulator's realism and anatomic accuracy (average score of 3.7 out of 5). Overall, the surgeons strongly agreed with the value of the simulator as a training tool (average score of 4.6 out of 5).ConclusionsA high-fidelity bilateral cleft lip simulator was developed that is realistic and valuable as a training tool. The simulator provides a comprehensive training platform to gain hands-on experience in bilateral cleft lip repair before operating on real patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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