Enfoque sistemático para la validación de contenido y constructo: Estudios de caso para artroscopia y laparoscopia

ANTECEDENTES: En la cirugía mínimamente invasiva, hay varios desafíos para capacitar a cirujanos novatos, como el campo de visión limitado y la coordinación mano-ojo poco intuitiva debido a la realización de la operación según la retroalimentación de video. Los simuladores quirúrgicos de realidad virtual (VR) son una forma novedosa, libre de riesgos y rentable de entrenar y evaluar a los cirujanos. MÉTODOS: Desarrollamos simulaciones basadas en VR para evaluar y cuantificar con precisión el rendimiento de dos simulaciones VR: simulación de suavidad para laparoscopia y reparación del manguito rotador para artroscopia. Realizamos estudios de validez de contenido y constructo para los simuladores. En nuestro análisis, clasificamos sistemáticamente a los cirujanos utilizando técnicas de clasificación de minería de datos. RESULTADOS: Utilizando algoritmos de clasificación como K-Vecinos Más Cercanos, Máquinas de Vectores de Soporte y Regresión Logística, hemos logrado una tasa de precisión cercana al 100% en la identificación de novatos y hasta un 83% en la identificación de expertos. La sensibilidad y especificidad fueron de hasta 1.0 y 0.9, respectivamente. CONCLUSIÓN: Metodología desarrollada para medir y diferenciar a los cirujanos altamente clasificados de los menos habilidosos.