Evaluation of Printed 3-Dimensional Temporal Bone Models in Surgical Procedures
Notice bibliographique
Résumé
Background: The current surgical training model is based primarily on cadaveric dissection; however, opportunities are limited due to small numbers of specimens. Alternatives to cadaveric dissection such as virtual reality simulations and rapid prototyped models attempt to replicate the cadaveric gold standard in order to enhance the learning process. Cadaveric comparison to virtual haptic modeling, as undertaken in Australia, demonstrated significant differences in drilling techniques based on hand motion analysis. This raises concerns that some forms of simulation may result in the development of inappropriate and maladaptive skills. Objective: To determine if there is a significant difference in drilling technique during surgical training procedures on rapid prototyped 3D temporal bone models and cadaveric specimens. Methods: Eight (8) otolaryngology residents completed a mastoidectomy on cadaveric temporal bone and printed models. Motion sensors within an electromagnetic field were used to capture drilling technique. Results: Significant differences in the drilling technique was demonstrated. An increased number of curved strokes, and longer, faster strokes were taken when drilling the printed models. It was also noted that junior residents had significantly different drilling technique when compared to the senior residents. Conclusion: Technique growth from junior to senior level residents was shown to occur. Therefore, caution must be taken when residents drill printed models because results demonstrate altered drilling technique.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».