Enhancing the Case Log by Coding the Level of Trainee Participation in Vascular Interventional Radiology Procedures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this article is to describe a new method for coding trainee participation in vascular interventional radiology procedures. MATERIALS AND METHODS: From July 2008 through June 2009, all interventional radiology fellows maintained an enhanced case log at our institution; 748 unique cases were logged by procedure type, supervising physician, and level of participation in the case. Level of participation was classified on a 5-point scale that included designations for observation, first assistant, performance of basic techniques, performance of advanced techniques, and primary operation. Descriptive statistics of participation scores were calculated for each quarter and were analyzed by procedure type and by teaching faculty member. RESULTS: As expected, analysis by procedure type showed that average participation scores increased from one quarter to the next in most cases. By the fourth quarter, the modal participation score was 5, indicating primary operation or performance of multiple critical steps. Analysis by teaching faculty member revealed three patterns: those attending physicians facilitating increasing levels of participation in every quarter, those facilitating maximal growth within the first 6 months, and those with irregular trainee participation profiles. CONCLUSION: Data from a 5-point participation scale add information to the procedure case log that could be used to quantitatively track the technical progress of trainees while providing education quality feedback to both teaching physicians and program directors.
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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 | 0,020 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».