Development and initial validation of the McGill simulator for endoscopic sinus surgery (MSESS)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The technical challenges of endoscopic sinus surgery (ESS) and the high risk of complications support the development of alternative modalities to train residents in these procedures. Virtual reality (VR) simulation has demonstrated benefit in many disciplines as an important educational tool for surgical training. Within the field of rhinology, there is a lack of ESS simulators with appropriate validity evidence supporting their integration into residency education. Objectives: The objectives of this study are: 1) to develop a new rhinology simulator, the McGill Simulator for ESS (MSESS); 2) to evaluate the acceptability, perceived realism and benefit of the MSESS among medical students, otolaryngology residents and faculty; and 3) to present evidence supporting its ability to differentiate users based on their level of training through performance metrics. Methods: The McGill Simulator for endoscopic sinus surgery (MSESS), a new sinus surgery VR simulator with haptic feedback, was developed with the National Research Council of Canada. 10 medical students, 10 junior residents, 10 senior residents and 3 expert sinus surgeons performed anterior ethmoidectomies, posterior ethmoidectomies and wide sphenoidotomies on the MSESS. Performance metrics related to quality (e.g. percentage of tissue removed), efficiency (e.g. time, path length, bimanual dexterity, etc.) and safety (e.g. contact with no-go zones, maximum applied force, etc.) were calculated. All users completed a post-simulation questionnaire related to the realism, usefulness and perceived benefits of training on the MSESS. Results: The MSESS allows the user to perform basic sinus surgery skills, such as an ethmoidectomy and sphenoidotomy, through the use of endoscopic tools in a virtual nasal model. The MSESS was found to be realistic and useful for training surgical skills with scores of 7.97 ± 0.29 and 8.57 ± 0.69, respectively on a 10-point Likert scale. Most students and residents (29/30) believed that it should be incorporated into their curriculum. There were significant differences between novice surgeons (medical students and junior residents) and senior surgeons (senior residents and sinus surgeons) in performance metrics related to quality (p<0.05), efficiency (p<0.01) and safety (p<0.05). Conclusion: The MSESS demonstrated initial evidence supporting its use for residency education. This simulator may be a potential resource to help fill the void in ESS training.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».