Exploring the Benefits of Stroboscopic Technology and Guided Visualization in Teaching Suturing Techniques to Veterinary Medicine Students
Notice bibliographique
Résumé
Suturing is widely regarded to be a core competency of veterinary education. With curricular requirements expanding, training interventions that improve students’ suturing skills without added time would be valuable. This study evaluated the effects of stroboscopic visual resistance training, a technique using intermittent occlusion of vision, and guided visualization on suturing technique and speed. Students’ anxiety levels were also assessed. Twenty-nine veterinary students with no prior surgical experience were divided into stroboscopic, visualization and control groups. Simple interrupted, simple continuous, and cruciate patterns were taught by an American College of Veterinary Surgeons (ACVS)-boarded veterinarian in week 1, and students also took an anxiety test at this time. One-hour-long tutored practice sessions were held for each group in weeks 2, 3, 4 and 6, and assessments were conducted in weeks 5 and 7. Assessments were conducted by a second ACVS-boarded veterinarian blinded to group assignments. Students in the stroboscopic training group had faster suturing times compared to students in the control group for the cruciate pattern at week 5 ( p = 0.001) and week 7 ( p = 0.006), and faster times compared to students in the visualization group at week 5 ( p = 0.002). Students in the stroboscopic training group had faster suturing times than the control group ( p = 0.005) for the simple continuous pattern at week 7. No significant differences were observed in anxiety. There was no significant difference in technique scores for any group with any pattern at any time point. Stroboscopic training may result in faster suturing times without deterioration of suturing technique.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».