Arthroscopic Shoulder Simulation May Improve Short‐Term Speed, Accuracy, and Efficiency of Surgical Movements in Orthopaedic Residents and Fellows: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To systematically review the effectiveness and validity of orthopaedic surgery training using simulation technologies including augmented reality, virtual reality, and/or mixed reality within arthroscopic shoulder surgery. METHODS: A literature search was conducted of the EMBASE and PubMed databases from inception to January 2024 per the 2020 Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis guidelines. Included studies described arthroscopic shoulder surgery simulation training among orthopaedic surgery trainees. Exclusion criteria included studies assessing nonarthroscopic and nonshoulder simulations, non-English-language studies, case reports, animal studies, studies with overlapping cohorts, and review articles. Simulation characteristics, performance measurements, and validity assessed were extracted. The Cochrane risk-of-bias tool and Newcastle-Ottawa Scale assessed study quality. Simulation type, validation type, and simulation outcomes were assessed. RESULTS: A total of 15 included articles, published from 2011 to 2021, evaluated 421 residents or fellows and 17 medical students. Virtual reality was used in 40% of studies and mixed reality in 60%. The most common outcomes assessed were time to completion (80%), visualizing and probing task performance (60%), and the Arthroscopic Surgery Skill Evaluation Tool (33.3%). Construct validity was assessed in 46.7% of studies, transfer validity in 26.7%, face validity in 20%, and content validity in 6.7%. Three studies demonstrated improved performance in those undergoing simulation training compared with nonsimulation groups. Two studies (13.3%) demonstrated improved time-to-task completion and decreased camera distance traveled when using simulation training. One study demonstrated that postgraduate year 1 and postgraduate year 5 residents derived the greatest benefit from simulation training. CONCLUSIONS: Arthroscopic shoulder simulation training may benefit the surgical skills of orthopaedic residents of all levels of experience as measured by time-to-completion, accuracy, and efficiency of surgical movements. Simulation training exhibits differences in operative time between more- and less-experienced orthopaedic surgeons and trainees. Virtual reality simulation training may result in more-efficient orthopaedic surgical techniques. LEVEL OF EVIDENCE: Level III, systematic review of level I-III studies.
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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 | 0,010 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».