Simulation-based flexible ureteroscopy training using a novel ureteroscopy part-task trainer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Simulation-based training (SBT) is being increasingly used for novice trainees as a means of overcoming the early learning curve associated with new surgical skills. We designed a SBT flexible ureteroscopy (fURS) course using a novel inanimate training model (Cook Medical, Bloomington, IN; URS model). We evaluated the course and validated this Cook URS model. METHODS: A 2-week SBT fURS course was designed for junior level urology trainees at 2 Canadian universities. The curriculum included didactic lectures, hands-on training, independent training sessions with expert feedback, and use of the Cook URS part-task model. Baseline and post-course assessments of trainee fURS skills were conducted using a standardized test task (fURS with basket manipulation of a calyceal stone). Performances were video-recorded and reviewed by 2 blinded experts using a validated assessment device. RESULTS: Fifteen residents (postgraduate years [PGY] 0-3) participated in the course. Of the participants, 80% rated the Cook URS model as realistic (mean = 4.2/5) and 5 endourology experts rated it as useful as a training device (mean = 4.9/5), providing both face and content validity. The mean overall performance scores, task completion times, and passing ratings correlated with trainee clinical fURS experience - demonstrating construct validity for the Cook URS model. The mean post-course task completion times (15.76 vs. 9.37 minutes, p = 0.001) and overall performance scores (19.20 vs. 25.25, p = 0.007) were significantly better than at baseline. Post-course performance was better in all domains assessed by the validated assessment device. CONCLUSIONS: This study demonstrates that a SBT curriculum for fURS can lead to improved short-term technical skills among junior level urology residents. The Cook URS model demonstrated good face, content and construct validity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».