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Enregistrement W4412447101 · doi:10.1016/j.jvsvi.2025.100272

Evaluating the role of endovascular simulation training in enhancing surgical performance metrics and patient outcomes in vascular surgery: A scoping review

2025· article· en· W4412447101 sur OpenAlexaff
Polycronis P. Akouris, Arshia P. Javidan, Allen Li, Sean A. Crawford, Ivica Vucemilo

Notice bibliographique

RevueJVS-Vascular Insights · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health NetworkTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndovascular surgeryTraining (meteorology)Vascular surgerySurgeryPhysical therapyCardiac surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To assess the effectiveness of endovascular simulation training in enhancing surgical performance metrics and its influence on patient outcomes in vascular surgery. Methods A scoping review was conducted to explore the impact of simulation-based training in vascular surgery, with a specific focus on procedural metrics such as fluoroscopy time, radiation exposure, and contrast volume, as well as patient outcomes including perioperative complications, morbidity, and mortality. Comprehensive searches of Scopus, OVID Medline, and OVID Embase were performed using structured query strings encompassing terms related to endovascular simulation, training methods, and measurable clinical and procedural outcomes. Screening and selection adhered to the PRISMA-ScR guidelines. Studies were included if they assessed simulation-based training for endovascular procedures and reported measurable technical and patient-centered outcomes; reviews, commentaries, and studies not involving endovascular simulation or relevant metrics were excluded. Data were extracted on study characteristics, simulation modalities, clinical endpoints, and procedural performance metrics, and the findings were synthesized to identify trends in the literature. Results Six studies met the inclusion criteria, utilizing a variety of simulation modalities, including virtual reality, 3D-printed models, and patient-specific rehearsal. Simulation training was associated with significant improvements in procedural metrics during real and simulated procedures, including reductions in fluoroscopy time, procedure duration, radiation exposure, and contrast volume. Improvements in technical proficiency and operator confidence were consistently observed across studies. However, the evidence linking simulation to direct patient-specific outcomes, such as reduced perioperative complications or mortality, was limited. While two studies demonstrated statistically significant improvements in clinical outcomes, others showed trends without statistical significance, and two studies found no measurable impact on patient outcomes. Conclusions Simulation-based training enhances procedural efficiency, technical performance, and operator confidence in vascular surgery. However, direct evidence linking simulation training to improved patient outcomes remains inconclusive. Future research should focus on high-quality, multicenter randomized controlled trials with standardized outcome measures to better establish the clinical value of simulation training and inform its widespread integration into vascular surgery education and training programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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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