Embedding mental rehearsal in surgery: a comprehensive review of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mental rehearsal (MR), the deliberate practice of skills specific to a procedure, has been successfully used in sports and music training for decades, but has not been adopted in surgery. This narrative review explores MR's role in surgical training and clinical practice, evaluating its effectiveness in motor skill acquisition, technical and non-technical skill development, and real world clinical implementation. Our aim was to assess MR's impact on both surgical education and clinical performance, while identifying the barriers to its routine adoption in surgical training. Methods: We searched for relevant studies on the topic and impacts of MR in surgery using the Medline database up to December 2024. A range of studies were included covering mental rehearsal, surgical education, surgical training, and surgical outcomes. The primary outcomes were to provide insights into the mechanisms and implementation of MR in surgery and to assess the potential impact of MR on surgical outcomes. Results: The narrative review provides scientific insights into the mechanisms of MR in surgery and describes in detail the implementation methodology. The majority of evidence demonstrates that MR is beneficial when used as an adjunct approach to other forms of training. Moreover, there is evidence to support MR as a low-cost and valuable learning technique. Many questions remain regarding training schedules including the optimal duration and nature of the MR sessions, accommodating the surgeon's prior experience, optimal number of repetitions, and addressing the abilities of the participants to perform mental imagery. Most studies have heterogenous methods, diffuse aims and poor descriptions of the specific intervention components. Several studies applied MR in demanding real-life surgical environments and demonstrated feasibility in surgery. Conclusions: The preliminary findings suggest that MR may improve the performance of operators and operating teams as an efficient adjuvant to traditional surgical skills training methods. More work is needed to better understand how MR interventions can best be implemented to improve training, practice, and outcomes in routine surgical practice.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».