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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».