Microvascular Anastomosis in Practice: A Pilot Study on Microsurgical Training Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Background: Microsurgery is a demanding surgical field requiring precision and extensive training. There is a continued need for standardized training models to improve skill acquisition and efficiency in microvascular anastomosis. Objectives: This study aimed to assess whether a standardized microsurgery training protocol, focusing on technique-specific objectives, improves performance among beginner trainees. Material and Methods: A three-month, non-randomized cohort study was conducted with entry-level plastic surgery residents. Participants were assigned to either a control group, practicing without structured guidance, or a test group, using a predefined microsurgery curriculum. Skill performance was measured at baseline, three weeks, and three months using a modified University of Western Ontario Microsurgical Skills Assessment (UWOMSA) tool. Results: While both groups improved over time, the test group demonstrated significantly greater improvement at the three-month mark (mean score: 59 vs. 38; p = 0.00027). The structured training model promoted more consistent progress and superior microsurgical technique. Conclusions: A standardized training protocol significantly enhances microsurgical proficiency over time. These findings suggest value in structured, low-cost training models for microsurgical education. Limitations include the small sample size, use of non-living models, and a non-randomized design.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».