Life-threatening event in laparoscopic hepatic surgery: Training curriculum on sudden hepatic artery haemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure of the hepatic artery is a fundamental step in many surgeries, during which iatrogenic hepatic artery injury may occur. Although the incidence of hepatic artery haemorrhage is low, its occurrence can lead to life-threatening haemorrhage. It is difficult and dangerous to accumulate clinical experience in laparoscopic hepatic artery repair in actual patients, and simulation training models for laparoscopic hepatic artery repair are currently lacking. In this study, a 3D printed model was designed to simulate the training curriculum for sudden hepatic artery haemorrhage, but whether training with the 3D printed model could yield superior skill improvement for surgeons remained to be determined. METHODS: A new 3D printed model was designed for this study. Surgeons from the General Surgery Department of Sir Run Run Shaw Hospital participated in this simulation training. The surgical performance of each model was compared, and the authenticity of the model was evaluated and mechanically tested. RESULTS: Experienced surgeons performed better on the 3D printed model. After repeated training, inexperienced surgeons showed significant improvement of their laparoscopic hepatic artery repair skills. The authenticity of the model was generally satisfactory, but shortcomings persisted in the mechanical testing of artery wall tearing, necessitating further improvement. CONCLUSIONS: Few studies have investigated laparoscopic simulation training for sudden hepatic artery haemorrhage. This simulation model distinguishes surgeons with different levels of experience and allows those with less experience to improve their laparoscopic hepatic artery repair skills through training on the model.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».