Teaching cognitive skills improves learning in surgical skills courses: a blinded, prospective, randomized study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the teaching of cognitive skills within a technical skills course, we carried out a blinded, randomized prospective study. METHODS: Twenty-one junior residents (postgraduate years 1-3) from a single program at a surgical-skills training centre were randomized to 2 surgical skills courses teaching total knee arthroplasty. One course taught only technical skill and had more repetitions of the task (5 or 6). The other focused more on developing cognitive skills and had fewer task repetitions (3 or 4). All were tested with the Objective Structured Assessment of Technical Skill (OSATS) both before and after the course, as well as a pre- and postcourse error-detection exam and a postcourse exam with multiple-choice questions (MCQs) to test their cognitive skills. RESULTS: Both groups' technical skills as assessed by OSATS were equivalent, both pre- and postcourse. Taking their courses improved the technical skills of both groups (OSATS, p < 0.01) over their pre-course scores. Both groups demonstrated equivalent levels of knowledge on the MCQ exam, but the cognitive group scored better on the error-detection test (p = 0.02). CONCLUSIONS: Cognitive skills training enhances the ability to correctly execute a surgical skill. Furthermore, specific training and practice are required to develop procedural knowledge into appropriate cognitive skills. Surgeons need to be trained to judge the correctness of their actions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».