Simulation training of laparoscopic biliary-enteric anastomosis with a three-dimensional-printed model leads to better skill transfer: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
AIM: A new simulation model and training curriculum for laparoscopic bilioenteric anastomosis has been developed. Currently, this concept lacks evidence for the transfer of skills from simulation to clinical settings. This study was conducted to determine whether training with a three-dimensional (3D) bilioenteric anastomosis model result in greater transfer of skills than traditional training methods involving video observation and a general suture model. METHODS: Fifteen general surgeons with no prior experience in laparoscopic biliary-enteric anastomosis were included in this study and randomised into three training groups: video observation only, practice using a general suture model, and practice using a 3D-printed biliary-enteric anastomosis model. Following five training sessions, each surgeon was asked to perform a laparoscopic biliary-enteric anastomosis procedure on an isolated swine organ model. The operative time and performance scores of the procedure were recorded and compared among the three training groups. RESULTS: The operation time in the 3D-printed model group was significantly shorter than the suture and video observation groups ( P =0.040). Furthermore, the performance score of the 3D-printed model group was significantly higher than those of the suture and video observation groups ( P =0.001). Finally, the goal score for laparoscopic biliary-enteric anastomosis in the isolated swine organ model was significantly higher in the 3D model group than in the suture and video observation groups ( P =0.004). CONCLUSIONS: The utilisation of a novel 3D-printed model for simulation training in laparoscopic biliary-enteric anastomosis facilitates improved skill acquisition and transferability to an animal setting compared with traditional training techniques.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».