Modèle pédagogique in vivo d’apprentissagedes techniques chirurgicales cardiovasculaires
Bibliographic record
Abstract
Contexte : L'apprentissage des techniques de chirurgie cardiovasculaire serait facilité par un modèle pédagogique. But : Le but de cette étude est la mise au point d'un modèle animal in vivo pour permettre l'apprentissage des techniques de chirurgie cardiovasculaire et la simulation opératoire. Matériel : L'animal d'expérience est le cochon Landrace (24.8 ± 4 kg). Les différents gestes techniques sont réalisés alternativement par l'enseignant puis par le résident, après un enseignement théorique. La dissection des artères carotides (artères élastiques) et des veines jugulaires est réalisée de manière bilatérale. Les veines sont ensuite prélevées et un pontage est réalisé à l'aide de deux anastomoses termino-terminales. Les artères fémorales (artères musculaires spastiques) et les veines saphènes sont ensuite utilisées avec anastomoses termino-latérales. Les temps de réalisation des différents gestes sont notés de même que les fautes commises. L'animal est ensuite refermé pour le suivi à distance du résultat par écho-Doppler, puis contrôle histologique (coloration trichrome). Résultats : Les résidents en chirurgie formés sur ce modèle ont tous montré un apprentissage rapide des dif férentes techniques de base de chirurgie cardiovasculaire. Le temps de réalisation des différents gestes et le nombre de fautes diminue de même que l'assurance du geste opératoire augmente. Conclusion : Ce modèle animal, proche de l'homme sur le plan anatomique et physiologique, apparaît très satisfaisant pour l'apprentissage chirurgical. Il permet aussi au futur chirurgien d'apprendre à faire face à diverses situations à risque, provoquées par l'enseignant, permettant d'utiliser ce modèle comme un véritable simulateur chirurgical in vivo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".