Evaluation of expectation, learning and competency of surgical skills by veterinary students performing canine ovariohysterectomies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the development of surgical skills of veterinary undergraduates and determine the number of canine ovariohysterectomies required to achieve competency and reduce levels of student concern. This was compared to student expectations and that of employers regarding surgical ability and provision of support to new graduates. METHODS: A questionnaire regarding surgical concerns was sent to final year veterinary students enrolled within the University of Bristol, UK. A questionnaire was also sent to 200 UK veterinary practices regarding their impressions of surgical competence of new graduates and their provision of supervision. The responses were compared. Eleven additional final year students performed five canine ovariohysterectomies and graded their concerns. The number of supervised canine ovariohysterectomies required until competency was determined. RESULTS: 80·4% of final year veterinary undergraduates replied that the surgical procedure which they were most concerned about their ability to perform was canine ovariohysterectomy. Students and veterinary practitioners differed in their opinions regarding whether they considered canine ovariohysterectomy to be a "day one skill" and what were desirable levels of supervision. Completing a minimum of four canine ovariohysterectomies led to 81·8% of students being assessed as competent. CLINICAL SIGNIFICANCE: An unrealistically high expectation of competency by students may be a source of stress and concern. Employers should aim to provide hands-on support whilst new graduates complete at least four canine ovariohysterectomies. Postoperative haemorrhage is uncommon but is the main concern for students.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».