Aprendizaje y entrenamiento en hernioplastia inguinal laparoscópica. Impacto del tiempo quirúrgico durante la curva de aprendizaje
Bibliographic record
Abstract
Introducción.El tratamiento laparoscópico de la hernia inguino-crural ha dirigido su atención a la curva de aprendizaje técnica, para alcanzar un adecuado desarrollo de la misma.El dominio de las habilidades, no el número de repeticiones, se correlaciona con mejores resultados.La curva de aprendizaje se defi ne como el tiempo y el esfuerzo necesarios para lograr dicha competencia.El objetivo de este trabajo fue analizar el tiempo operatorio como indicador en la adquisición de habilidades y competencias en la curva de aprendizaje de la hernioplastia laparoscópica.Material y método.Se analizaron las hernioplastias laparoscópicas transabdominopreperitoneal (TAPP) intervenidas desde junio del 2013 a mayo del 2018, realizadas por residentes de tercer año de su formación.Se evaluó por separado las hernias unilaterales y las bilaterales, y se registró el tiempo quirúrgico de cada procedimiento realizado durante los meses iniciales de julio, agosto y septiembre; y los meses fi nales de marzo, abril y mayo de cada año lectivo.Fueron excluidas las hernias endoscópicas TEP, hernias T3 y recidivadas.Se promediaron los tiempos iniciales y fi nales por cada año.Se analizaron las medias de cada período y se compararon utilizando tests no paramétricos.Resultados.De un total de 1365 hernioplastias laparoscópicas realizadas durante este período, se analizaron 358 casos realizados por residentes durante sus 3 meses iniciales y 3 meses fi nales de cada año durante 5 años consecutivos.Se evidenció una disminución promedio de tiempo del 25.4% (19.4 min) en hernioplastias unilaterales y del 28.5% (33,6 min) en bilaterales.El número de procedimientos necesarios para evidenciar la reducción del tiempo quirúrgico fue de 78 casos por residente.Conclusiones.Nuestros hallazgos mostraron la reducción del tiempo quirúrgico durante la curva de aprendizaje una vez superados los 78 procedimientos.La hernioplastia laparoscópica es segura y reproducible cuando es realizada bajo la supervisión de cirujanos con experiencia en la reparación por vía laparoscópica.Con un programa adecuado de entrenamiento y la estandarización de la técnica, esta se puede aprender de forma rápida, hábil y segura.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".