The role of stereopsis in microsurgical performance on the EYESi ophthalmic surgical simulator
Notice bibliographique
Résumé
<i>Introduction</i>: There remains a lack of compelling objective evidence on whether stereopsis is necessary for an ophthalmic surgical career. It is also unclear if high-grade stereoacuity correlates with better surgical performance. The present study attempts to address this question by comparing the simulated surgical performance of subjects with different levels of stereoacuity using a virtual reality (VR) intraocular surgical simulator (EYESi, VRmagic, Mannheim, Germany). <i>Methods</i>: Subjects were tested based on their stereoacuity level and stratified in three age-matched groups: normal stereopsis, subnormal stereopsis, and patients with no measurable stereoacuity in the clinical setting. Eleven subjects in each group to make a total of 33 subjects with no prior surgical experience were recruited from the IWK Health Centre, Halifax, Canada (REB trial registration: 1023183). Subjects performed three attempts on a standardized microsurgical module on the EYESi VR simulator. <i>Results</i>: There was no significant main effect of the stereo-group that the participants belonged to on their total scores, or on the time needed to complete the task, or on the odometer value, or on the amount of injury to surrounding tissues. <i>Discussion</i>: This study showed that for a basic simulated microsurgical task on the EYESI intraocular surgical simulator, the performance of individuals with reduced and absent stereoacuity was statistically indistinguishable from those with normal stereoacuity. Therefore, caution is still recommended when advocating for mandatory high level of stereoacuity as a requirement for admission to training programs in ophthalmology. There is still definite need for solid evidence that stereopsis is necessary to achieve satisfactory skills in ophthalmic microsurgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 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 tête enseignante, 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 ».