Does Surgical Simulation Improve Hand-Sewn Bowel Anastomosis Skill Acquisition? A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hand-sewn bowel anastomosis (HSBA) has been largely replaced by surgical stapler technology. However, HSBA remains an essential skill for general surgeons during technical stapler failures or for anatomic constraints. This systematic review evaluates the current evidence on the effectiveness of open and laparoscopic simulators in enhancing the HSBA skills of general surgery trainees and surgeons. Primary outcomes include technical performance score improvements and operative time reductions. Secondary outcomes include self-perceived skill acquisition and cost. METHODS: Following PRISMA guidelines, a peer-reviewed search strategy was conducted using MEDLINE, EMBASE, Scopus, and Cochrane. Two independent reviewers conducted the initial screen, yielding 30 studies. After full-text reviews, 15 studies were included in the final analysis. Study quality was evaluated using the Medical Education Research Quality Instrument, Oxford Center for Evidence-Based Medicine 2011 Levels, and the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations. RESULTS: Nine studies addressed open HSBA, and six explored laparoscopic HSBA. Eight of nine open simulators described improvement in technical scores, and three of four demonstrated an improvement in operative time when reported. All six laparoscopic simulators demonstrated an improvement in technical scores and three of four showed an improvement in operative time. Participants reported improved perceived skill acquisition with all simulators. Costs reported in six studies ranged from 0.84 USD to 3200 USD. Data quality ranged from medium to low. CONCLUSIONS: The use of open and lap HSBA simulators resulted in improved technical scores, operative time, and self-perceived competency. Further studies should be conducted to assess the transferability to in vivo HSBA.
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 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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».