Arthroscopic proficiency: methods in evaluating competency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current paradigm of arthroscopic training lacks objective evaluation of technical ability and its adequacy is concerning given the accelerating complexity of the field. To combat insufficiencies, emphasis is shifting towards skill acquisition outside the operating room and sophisticated assessment tools. We reviewed (1) the validity of cadaver and surgical simulation in arthroscopic training, (2) the role of psychomotor analysis and arthroscopic technical ability, (3) what validated assessment tools are available to evaluate technical competency, and (4) the quantification of arthroscopic proficiency. METHODS: The Medline and Embase databases were searched for published articles in the English literature pertaining to arthroscopic competence, arthroscopic assessment and evaluation and objective measures of arthroscopic technical skill. Abstracts were independently evaluated and exclusion criteria included articles outside the scope of knee and shoulder arthroscopy as well as original articles about specific therapies, outcomes and diagnoses leaving 52 articles cited in this review. RESULTS: Simulated arthroscopic environments exhibit high levels of internal validity and consistency for simple arthroscopic tasks, however the ability to transfer complex skills to the operating room has not yet been established. Instrument and force trajectory data can discriminate between technical ability for basic arthroscopic parameters and may serve as useful adjuncts to more comprehensive techniques. There is a need for arthroscopic assessment tools for standardized evaluation and objective feedback of technical skills, yet few comprehensive instruments exist, especially for the shoulder. Opinion on the required arthroscopic experience to obtain proficiency remains guarded and few governing bodies specify absolute quantities. CONCLUSIONS: Further validation is required to demonstrate the transfer of complex arthroscopic skills from simulated environments to the operating room and provide objective parameters to base evaluation. There is a deficiency of validated assessment tools for technical competencies and little consensus of what constitutes a sufficient case volume within the arthroscopy community.
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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 | 0,106 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».