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Enregistrement W4392376384 · doi:10.31428/10317/12106

Modelo artificial de sutura quirúrgica Morales Meseguer. Resultados preliminares

2024· article· es· W4392376384 sur OpenAlexaff
Litty Jose, Pellicer Franco Enrique Manuel, Aguayo Albasini José Luis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Sutures and Adhesives
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[[SPA] Durante la realización de las prácticas de cirugía, nuestros alumnos deben de familiarizarse con la ejecución de suturas quirúrgicas. Una oportunidad de realizar el entrenamiento previo a la sutura de un paciente es este modelo artificial, en el que aúna su parecido estructural con la piel humana, el bajo coste del modelo artificial propuesto, el ser un modelo fácilmente reproducible y la gran utilidad que le supone al estudiante de medicina para el aprendizaje de la realización de una correcta sutura quirúrgica. Los resultados preliminares se derivan de una muestra de 28 estudiantes que realizaron una encuesta anónima online tipo Likert con los siguientes ítems: sencillez del modelo, comodidad, aprendizaje y seguridad proporcionada ante la realización de una sutura en un paciente real. [ENG] While performing surgery practices, our students should be familiar with the performance of surgical sutures. An opportunity for training prior to suture a patient is this artificial model, which combines its structural resemblance to human skin, the low cost of the proposed artificial model, being an easily reproducible and useful model to supposed to medical student learning of performing proper surgical suture. Preliminary results are derived from a sample of 28 students who completed an anonymous online survey with Likert type the following items: model simplicity, convenience, and safety training provided to the embodiment of a suture on a real patient

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,294 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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