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Enregistrement W4413138051 · doi:10.1016/j.jpedsurg.2025.162521

Design and validation of a low-cost modular simulator for training in neonatal laparotomy and jejunoileal atresia repair

2025· article· en· W4413138051 sur OpenAlexafffund
Daniel Kwon, Abdullah Mashat, Ajay K. Banga, Rachel Livergant, Roger Tam, Shahrzad Joharifard

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Mots-clésMedicineIntestinal atresiaContent validityConstruct validityIliac crestFace validitySurgerySimulationAtresiaPatient satisfactionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission2
Résumé présentnon

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