一种数据驱动的方法来全面评估使用雷达图谱的骨钻
Aman Nigam1, James F Kellam2, Catherine G Ambrose2
1Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University, College Station, Texas.
JB & JS open access
|January 8, 2024
概括
这项研究开发了一种基于数据的方法,使用雷达图片来评估骨钻技能. 新手外科医生表现出扭曲的表现模式,与专家不同,突出了改善外科手术培训的需要.
科学领域:
- 外科教育的外科教育
- 生物医学工程 生物医学工程
- 定量技能评估 定量技能评估
背景情况:
- 目前用于骨钻的手术技能评估方法往往是主观的,或者无法考虑技能因素 (如时间和准确性) 之间的相互依赖.
- 开发客观,数据驱动的评估工具对于有效的外科住院培训至关重要.
- 这项研究解决了需要一个定量方法来评估骨钻技能的需求.
研究的目的:
- 开发和验证一个数据驱动的方法来评估骨钻技能.
- 量化评估不同经验水平的外科医生之间的绩效差异.
- 用雷达图片来可视化和分析骨钻探中的多种技能因素.
主要方法:
- 骨钻由专家外科医生 (N=10),中级住院医生 (N=5) 和初学者住院医生 (N=10) 进行.
- 在钻探试验期间收集了运动和力数据,并将其转换为五个性能指标:超速,钻探时间及其一致性,加上力波动.
- 绩效指标得分 (0-10) 并使用雷达图表可视化.
主要成果:
- 在三个技能组中观察到强度,时间和超速的统计学上显著差异 (p < 0.05).
- 雷达图表在视觉上展示了不同的表现模式,新手外科医生展示了最扭曲的图表,专家外科医生展示了形成良好的图表.
- 中级居民的表现图落在新手和专家组的表现图之间,表明逐渐获得技能.
结论:
- 雷达图为评估骨钻技能提供了全面和有效的工具.
- 这种数据驱动的方法为开发有针对性的培训计划奠定了基础,以提高新手外科住院医生的临床准备.
- 该方法提供了一种定量和客观的方法来跟踪外科培训中的技能发展.
