Print-It-Yourself Bone Marrow Biopsy Simulator Compared With Human Cadavers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bone marrow biopsy is a critical skill in hematology-oncology and internal medicine training. Less experienced practitioners more frequently obtain suboptimal specimens, leading to misdiagnoses, delays, or repeated procedures; rare but serious complications can occur during training on actual patients. Although cadaveric simulation and commercial simulators are valuable training tools, they present significant cost and accessibility challenges. Current 3-dimensional (3D)-printed simulators lack essential features necessary for widespread implementation. METHODS: Based on the biomedical properties of the posterior superior iliac spine, we designed a 3D-printed procedural simulator to democratize bone marrow biopsy training. Key features include functional fidelity to enhance learner confidence and rapid acquisition of high-quality specimens (at least 15 mm in length), ease of printing and assembly, low cost, and durability. We compared this simulator to cadaveric practice in a randomized crossover study. RESULTS: Thirty-eight first-year internal medicine residents participated in the simulation. Residents reported similar levels of appreciation and confidence in performing a biopsy after practicing on the novel 3D-printed simulators and human cadavers. Within 10 minutes of practice with the simulator, 86% successfully obtained lifelike specimens of at least 15 mm (2.5 specimens, mean 27 mm), compared to 60% with cadaver practice (2.1 specimens, mean 17 mm). CONCLUSIONS: Using this 3D-printed simulator, residents obtained higher quality specimens than with cadaveric practice, allowing them to focus on mastering the controlled drilling motion through the bone cortex and marrow, the key challenge of this procedure. Democratizing biopsy simulation, educators can easily assemble this low-cost simulator for use in diverse training settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».