Early Use of Magnetic Endoscopic Imaging by Novice Colonoscopists: Improved Performance without Increase in Workload
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Magnetic endoscopic imaging represents a recent advance in colonoscopy training. This technique provides adjunct information to the endoscopist, specifically with regard to colonoscope loop formation. OBJECTIVE: To examine the effect of a magnetic endoscopic imager on novice performance and workload in colonoscopy. METHODS: Twenty complete novices received an introductory teaching session followed by the completion of two procedures on a colonoscopy model. One-half of the participants performed their first procedure with the imager, and the second procedure without, while the other one-half were trained with the inverse sequence. Two main outcome measures were recorded: distance achieved and total workload as measured by the National Aeronautics and Space Administration task load index tool. RESULTS: A significant improvement was noted between the first and second colonoscopies, with the best performance recorded for participants who performed their first procedure with the imager, and their second without. The imager did not significantly change the total workload. DISCUSSION: The study participants paid attention to the magnetic endoscopic imager; however, this did not translate into a measurable increase in novice workload. A delayed learning benefit was conferred to the group exposed to the imager on their first colonoscopy, suggesting that, even at an early training stage, the additional imager information entered working memory and was processed in a useful fashion. The introductory teaching strategy used in the present study was successful as judged by the overall distance achieved and performance improvement seen in all study participants.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».