Cognitive Load Effect on Intraoperative Learning – A Randomized Trial in Simulation-Based Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical trainees in the operating room (OR) face numerous stressful distractions, that increase cognitive load (CL) and potentially hinder learning. While the challenging nature of the OR environment is known, its specific effects on CL and knowledge acquisition in the setting of intraoperative teaching remain underexplored. This study addresses this gap. METHODS: A randomized controlled trial was conducted with 61 medical students at King Saud bin Abdulaziz University for Health Sciences. Participants were divided into a control group (CG), exposed to a low-stress simulation, and an experimental group (EG), subjected to a noisy OR simulation. Both groups participated in a chest tube insertion scenario with intraoperative teaching. CL was measured subjectively using the Modified Multidimensional Cognitive Load Scale (m-MCLS) and objectively via heart rate monitoring and a tactile response task (TRT). Postsimulation quiz scores assessed knowledge acquisition. RESULTS: The EG exhibited significantly higher extraneous CL due to environmental noise (p < 0.001). Objective measures supported this; the EG showed more skipped TRT responses (19% vs. 5.3%, p < 0.001), indicating attentional lapses. Quiz scores were also lower in the EG (57.4% vs. 67.5%, p = 0.02), reflecting impaired knowledge acquisition. Prior meaningful hands-on exposure improved performance on univariate analysis but lost significance after accounting for group assignment. CONCLUSION: Simulating a realistic OR environment intensified cognitive load and trainees impaired knowledge acquisition. Incorporating CL management strategies into surgical training may enhance trainee performance and adaptability in similar real-time encounters. Further research should explore optimal simulation realism levels and interventions to mitigate negative impacts on OR knowledge acquisitions.
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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».