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Record W7047136776

Evaluation of a laparoscopie training program with or without robotic assistance

2013· other· fr· W7047136776 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2013
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsVideo recordingQualitative analysisInitial trainingOccupational training
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectifs: Valider la pratique d'un simulateur dans l'entraînement des internes de Gynécologie Obstétrique, avec et sans assistance robotisée. T)'pe dtétude: Etude unicentrique prospective et randomisée. (Canadian Task Force classification 1). Lieu de l'étude: Hôpital universitaire Caremeau, Nîmes, France. Matériel et Méthode: Les internes de gynécologie obstétrique ont été randomisés pour participer successivement à des ateliers de simulation sur matériel synthétique en coelioscopie trad tionnelle (TL) et en coelioscopie avec assistance robotisée (LRA). Quatre exercices et une formation théorique, similaires d'un ate lier à l'autre, étaient proposés. Les ét udiants ont été évalués avant et après entrainement de façon quantitative (temps) et qualitative (enregistrement vidéo des performances techniques). La durée d'entraînement était libre. Résultats: Quatre sessions avec douze internes ont étaient réalisées, chacune espacées de 2.3 Illo is en moyenne. Pour toutes taches et ateliers confondus. l'amélioration du score de temps est de 49%, et l'amélioration du score technique est de 15% après entrainement. En comparant Jes deux méthodes d'entrainement en chirurgie laparoscopique, pour chacune des 4 taches, aucune différence significative sur l'amélioration du temps et du score technique, avant et après entrainement n'a été retrouvée entre TL et LRA. L'amélioration du "score de temps" est statistiquement significative pour les taches simples (52% pour la tache 1, p=. 04 et 62% pour la tache 2, p=.04) en LRA et pour des taches plus complexes en TL (48% pour la tache 3, p=. 04 et 51% pour la tache 4, p= .04) II existe une différence significative pour le score de temps chez les internes novices, quelque soit le type d'atelier. Chez les internes plus expérimentés, une différence sur les rés ultats avant et après entraînement n'est retrouvée qu'en LRA. Après entraînement, le taux de validation des scores et de 70 % que lque soit le niveau de formation des internes. Il n'a pas été retrouvé de corrélation entre le taux de réu ss ite des taches avant et après entrainement. et la pratique antérieure de simlilateur. Le taux de satisfaction des étudiants est élevé avec un intérêt à ce type d'entrainement jusqu'en fin de 4 ème an née retrouvé chez 75% d'entre eux.Conclusion: L'avantage de ce type d'entrainement (TL et LRA) a été peu étudié chez les internes de gynécologie obstétrique. Cela souligne l'amélioration technique que peut apporter ce type de formation ainsi que l'intérêt d'un apprentissage avec assistance robotisée

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.021

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.283 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes1
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