‘You see?’ Teaching and learning how to interpret visual cues during surgery
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The ability to interpret visual cues is important in many medical specialties, including surgery, in which poor outcomes are largely attributable to errors of perception rather than poor motor skills. However, we know little about how trainee surgeons learn to make judgements in the visual domain. OBJECTIVES: We explored how trainees learn visual cue interpretation in the operating room. METHODS: A multiple case study design was used. Participants were postgraduate surgical trainees and their trainers. Data included observer field notes, and integrated video- and audio-recordings from 12 cases representing more than 11 hours of observation. A constant comparative methodology was used to identify dominant themes. RESULTS: Visual cue interpretation was a recurrent feature of trainer-trainee interactions and was achieved largely through the pedagogic mechanism of co-construction. Co-construction was a dialogic sequence between trainer and trainee in which they explored what they were looking at together to identify and name structures or pathology. Co-construction took two forms: 'guided co-construction', in which the trainer steered the trainee to see what the trainer was seeing, and 'authentic co-construction', in which neither trainer nor trainee appeared certain of what they were seeing and pieced together the information collaboratively. Whether the co-construction activity was guided or authentic appeared to be influenced by case difficulty and trainee seniority. Co-construction was shown to occur verbally, through discussion, and also through non-verbal exchanges in which gestures made with laparoscopic instruments contributed to the co-construction discourse. CONCLUSIONS: In the training setting, learning visual cue interpretation occurs in part through co-construction. Co-construction is a pedagogic phenomenon that is well recognised in the context of learning to interpret verbal information. In articulating the features of co-construction in the visual domain, this work enables the development of explicit pedagogic strategies for maximising trainees' learning of visual cue interpretation. This is relevant to multiple medical specialties in which judgements must be based on visual information.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».