Assessment of percutaneous renal access skills during Urology Objective Structured Clinical Examinations (OSCE)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The first objective was to assess percutaneous renal access (PCA) skills of urology postgraduate trainees (PGTs) during the Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs). The second objective was to determine whether previous experience with percutaneous nephrolithotomy (PCNL) improved performance. METHODS: After obtaining ethics approval, we recruited PGTs from two urology programs in Quebec between postgraduate years (PGY-3 to PGY-5). Each trainee was asked to answer a short questionnaire regarding previous experience in endourologic procedures. After a 3-minute orientation on the PERC Mentor simulator (Simbionix, Cleveland, OH), each trainee was asked to perform task 4, where they had to correctly access all of the renal calyces and pop the balloons in a normal left kidney model. We collected and analyzed data from the questionnaire and the performance report generated by the simulator. RESULTS: In total, 13 PGTs participated in this study. PGTs had performed a median of 200 (range: 50-1000) cystoscopies, 50 (range: 10-125) TURBTs, 30 (range: 0-100) TURPs, 5 (range: 0-50) laser prostatectomies, and 50 (range: 2-125) ureteroscopies prior to this OSCE. PGTs with previous PCNL experience (8/13) had performed a mean of 18.6 ± 6.3 PCNLs. PGTs with previous PCNL experience performed significantly better in terms of shorter fluoroscopy time (10 ± 1.5 vs. 5.1 ± 0.7 min; p = 0.04), fewer attempts required for successful puncture of the pelvi-calyceal system (PCS) (21 ± 2.3 vs. 13 ± 1.8; p = 0.02), and had significantly lower complications in terms of fewer infundibular injury (7.4 ± 1.5 vs. 2 ± 0.4; p = 0.004) and fewer PCS perforations (11 ± 1.7 vs. 4.5 ± 1.2; p = 0.01). CONCLUSION: It is feasible to use the PERC Mentor simulator during OSCEs to assess PCA skills of urology PGTs. PGTs who had previous PCNL experience performed significantly better with fewer complications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».