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Enregistrement W6981076360

The development and validation of a synthetic septoplasty surgical training model

2018· dissertation· en· W6981076360 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLandscape and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSeptoplastyReplicaNasal septumLikert scaleRhinoplastyResection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Septoplasty surgery is a core competency for an otolaryngologist.It is performed through the relatively small nostrils and involves multiple steps, which make the procedure difficult to observe and learn.Objective: To develop and validate a high fidelity septoplasty training tool built using three-dimensional printing technology.Methods: One deviated nasal septum case was chosen from among multiple computed tomography (CT) scans.The radiographic data were exported and underwent segmentation to obtain a complete computer model and used to create a synthetic replica of a deviated nasal septum using additive manufacturing.Each printed prototype was examined by two experienced otolaryngologists and changes were made as needed.The final physical replica was then evaluated for septoplasty simulation by 20 otolaryngologists with different levels of training.A survey was completed by each participant after the simulation, and observations associated with each simulation were obtained, including the time needed to complete the simulation and the rate of complications , such as the number of flap perforations that occurred. Results:The fabricated physical replica of the nasal septum incorporated two different materials mixed to obtain different stiffnesses that approximated the properties of the nasal septum, and allowed the users to perform the basic steps of septoplasty, such as flap elevation and deviation resection.The replica was anatomically correct.The steps required to complete the simulation were found to be realistic, with scores of 4.05 (0.82) and 4.2 (1), respectively, on a 5-point Likert scale.Ninety-two percent of the residents v desired the replica to be implemented into their teaching curriculum.There was a significant difference (p < 0.05) between the expert, intermediate, and novice groups in the (i) time taken, (ii) nares cut, and (ii) task-specific checklist answers.However, for other performance metrics, no significant differences were found.The septoplasty taskspecific checklist and global assessment tool also yielded significant differences between results from trainees with different levels of experience. Conclusion:The replica presents a new and innovative option for the training of junior trainees in a safe environment.This is the first physical replica of the nasal septum introduced for this purpose.The findings of the study support the validity of the replica for surgical training purposes.viRésumé Présentation: La septoplastie est une des principales chirurgies réalisées par un otorhinolaryngologiste.L'intervention se fait par les voies nasales relativement étroites et comporte plusieurs étapes, qui rendent la procédure difficile à observer et à apprendre.Objectif: Développer et valider un outil de formation à la septoplasite à haute fidélité à l'aide de la technologie d'impression en trois dimensions.Méthodes: Un septum dévié a été sélectionné parmi un éventail de tomographies.Les données radiographiques ont été exportées et segmentées afin d'obtenir une reproduction informatique complète.Elles ont ensuite été utilisées afin de créer une réplique synthétique d'une cloison nasale déviée à l'aide d'une méthode de fabrication additive.Chaque prototype imprimé a été examiné par deux otorhinolaryngologistes expérimentés, qui y ont apporté les changements nécessaires.La réplique physique finale a ensuite été évaluée dans le cadre d'une simulation de septoplastie par 20 otorhinolaryngologistes possédant différents niveaux de formation.Une étude a été conduite auprès de chacun des participants après la simulation, et les observations associées à chaque simulation ont été recueillies, y compris le temps nécessaire à la réalisation de la simulation et le taux de complications, tel que le nombre de perforations de lambeau.Résultats: La réplique physique de cloison nasale est composée de deux matériaux différents combinés afin de reproduire les différentes rigidités que l'on observe dans les septums, et a permis aux utilisateurs de réaliser les principales étapes d'une

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,195 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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