Design and validation of a low-cost modular simulator for training in neonatal laparotomy and jejunoileal atresia repair
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Surgical treatment of neonatal jejunoileal atresia requires highly specialized skills, but its rarity makes training opportunities sparse. We aimed to address this by developing and evaluating a low-cost, high-fidelity, modular simulator for comprehensive training in neonatal laparotomy and small bowel atresia repair. METHODS: Our design consisted of three primary components: bowel, abdominal wall, and abdominal cavity. 3D-printed molds were used to cast silicone models of type II and type IIIa atretic bowel with its mesentery. The abdominal wall was created by layering molded silicone and fabric. A small 3D-printed enclosure with an opening and bony landmarks was designed to simulate the neonatal abdomen. The material cost per model was ∼$16.88 USD, with each subsequent use costing ∼$5.09 USD. Eight expert surgeons and eight surgical trainees performed simulated atresia repairs and stoma creations. Participants rated face and content validity on a 5-point Likert scale. Videos of the simulated procedures were evaluated by an attending pediatric surgeon to assess construct validity by comparing performance between experts and trainees. RESULTS: The highest mean realism ratings were for surface anatomy (4.06) and anatomical structure (4.06). Content validity responses were positive (mean ratings >4), indicating that participants found the model thorough and valuable. Trainees made significantly more mistakes (p = 0.001) and completed fewer tasks (p = 0.01) than experts. CONCLUSION: Our simulator demonstrated strong face, content, and construct validity. It offers an accessible, cost-effective training tool, with promise for implementation in both high- and low-resource settings with limited surgical training opportunities.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».