The Sheep Head Versus the Pig Head as a Training Model for Sialendoscopy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sialendoscopy is a minimally invasive technique for treating inflammatory salivary gland diseases, requiring hands-on training due to its steep learning curve. While pig heads have been the standard training model for over two decades, sheep heads have recently emerged as an alternative. This study evaluates the efficiency of sheep heads for sialendoscopy training in newcomers. METHODS: Participants of the 32nd International Sialendoscopy Hands-on Course (Geneva, 2023) performed sialendoscopies on fresh pig and sheep heads. Self-assessment questionnaires were completed pre- and post-training, with procedures rated on a Likert scale. Tutors evaluated participants using standardized assessments and recorded procedural times. RESULTS: Among 52 participants from 27 countries, significant improvement in diagnostic sialendoscopy comfort was reported for both models post-training. Female participants demonstrated higher success rates than male participants in diagnostic (2.8 vs. 2.5, p = 0.03) and therapeutic (2.9 vs. 2.4, p = 0.03) procedures. More participants successfully cannulated the parotid duct on sheep heads, while submandibular gland performance was comparable across models. Self-assessments favored sheep for parotid (63%) and pigs for submandibular (79%). Overall, 53% preferred the pig model, while 47% preferred the sheep. CONCLUSION: Both models are effective for training, with sheep heads offering advantages for parotid duct procedures. Despite the pig model's broader applications, logistical, cultural, and ethical constraints make sheep heads a viable alternative for sialendoscopy training. LEVEL OF EVIDENCE: N/A.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».