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Enregistrement W4404374073 · doi:10.7759/cureus.73691

Advancing Surgical Precision in Z-Plasty and Melanoma Excision Through Quality Improvement Initiatives in Rural Settings

2024· article· en· W4404374073 sur OpenAlexafffundabout
Dilothi Selvarajah, Amanpreet K Jolly, Tanreet Pabla, Adam Dubrowski

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésMedicineLikert scaleScale (ratio)Economic shortageHealth careQuality (philosophy)Medical educationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural healthcare provider shortages have a severe impact on Canadians who seek care in rural and remote (R&R) settings, often arriving with poor health or medical emergencies. Healthcare providers working in such settings often face significant challenges in accessing skills development and maintenance courses to meet the unique medical demands of rural communities. As a result, it is vital to provide R&R healthcare providers with the appropriate simulation-based skills training. This approach led to the development of a Z-plasty and melanoma simulator tool, which was presented at a workshop during the Society of Rural Physicians of Canada (SRPC) conference in Niagara Falls, Ontario, from April 20 to 22, 2023. The workshop aimed to familiarize participants with the procedures and instruments required for Z-plasty and melanoma excisions in R&R practice. This paper describes the development of the simulators used in the foundational skills workshop, attended by medical students, residents, and physicians. It also analyzes the workshop's findings to guide future enhancements. The Z-plasty and melanoma simulators were created using additive manufacturing techniques, including three-dimensional printing and silicone. Participants in the SRPC Rural and Remote Medicine Course evaluated the functionality and realism of the simulators and provided feedback for improvements, using the Michigan Standard Simulation Experience Scale. Quantitative data indicated that the Z-plasty simulator achieved an overall score of 4.03 on a 5-point Likert scale, while the melanoma simulator scored 4.15. Participants' feedback was categorized into three main areas: self-efficacy, realism, and educational value. Qualitative analysis of the data revealed three themes for the Z-plasty simulator: physical resilience, materials science, and skills development. Similarly, the melanoma simulator yielded two main themes: physical reliance and materials science. Overall, the simulators demonstrated effective hands-on practice, representing a sustainable method for developing skills-based competencies in Z-plasty and melanoma excisions for R&R settings. Feedback from workshop participants will inform ongoing improvements to the simulators and their integration into future training events.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,342 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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'admission3
Résumé présentoui

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