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Enregistrement W4407285088 · doi:10.1093/jcag/gwae059.102

A102 NOVICE ENDOSCOPISTS EXPERIENCE AND PERFORMANCE ON A NOVEL PHYSICAL-COMPUTER COLONOSCOPY SIMULATOR

2025· article· en· W4407285088 sur OpenAlexaboutno aff
A Almneni, Nikko Gimpaya, William T. Tran, D Tham, Amanda T. Wiggins, Azhar Mohd Ibrahim, R Sondawle, G Sinanian, J Lisondra, Frances Dang, Jason Samarasena, Samir C. Grover

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonoscopyComputer scienceSimulationComputer graphics (images)MedicineInternal medicineColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Simulation-based training mitigates safety risks for patients in the early stages of endoscopic training. The MIKOTO colonoscopy simulator is a hybrid physical-computer model that assesses forces applied during simulated procedures via sensor-generated feedback to the user. Aims To describe the technical performance and self-reported experience of novice endoscopists when using the MIKOTO. Methods 24 novices attended a simulation course in Toronto which included activities on benchtop, colon phantoms, and the MIKOTO. Trainees completed MIKOTO’s easiest case in 10 minutes. The primary outcome measure was the self-reported user experience using a 5-point Likert scale. Other outcomes included relevant DOPS items rated by an expert, and a MIKOTO-generated score integrating colon elongation and completion time. Results 11 Gastroenterology and 13 General Surgery novices (<500 procedures) attended. The median rating for “feels like the low-fidelity (wooden simulator)” was 2 with an IQR of 2 (Table 1). The median rating for “looks like performing colonoscopy on a live patient” was 4 with an IQR of 2. The median score for “Further use of the Mikoto will help improve my overall colonoscopy performance” was 5. The median ratings on relevant DOPS items ranged from 1 to 2. The median MIKOTO score was 27.5 with an interquartile range (IQR) of 5. Conclusions The expert-assessed DOPS rating and Mikoto-generated scores indicate the ability of the Mikoto to show the skill level of the novice trainees. Self-reported experiences indicate similarity of visual and haptic realism compared to live procedures. The MIKOTO, however, was distinct from the low-fidelity benchtop simulator. A limitation of this study is the brief time spent on the simulator and the lack of orientation to the MIKOTO. Further studies are needed to compare technical performance and subjective experience between novices, intermediate and expert endoscopists. Different forms of validity must be investigated. The experience of the novice endoscopists provide insight on future integration of the MIKOTO into training programs. Table 1. Mikoto Experience Form Demographics and DOPS Ratings Funding Agencies None

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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