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Enregistrement W2008746003 · doi:10.1016/j.jamcollsurg.2012.05.035

A Consensus-Based Framework for Design, Validation, and Implementation of Simulation-Based Training Curricula in Surgery

2012· article· en· W2008746003 sur OpenAlexaff
Boris Zevin, Jeffrey S. Levy, Richard M. Satava, Teodor Grantcharov

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Surgeons · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLikert scaleCurriculumDelphi methodMedical educationDelphiCronbach's alphaMedical physicsPsychometricsComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Simulation-based training can improve technical and nontechnical skills in surgery. To date, there is no consensus on the principles for design, validation, and implementation of a simulation-based surgical training curriculum. The aim of this study was to define such principles and formulate them into an interoperable framework using international expert consensus based on the Delphi method. METHODS: Literature was reviewed, 4 international experts were queried, and consensus conference of national and international members of surgical societies was held to identify the items for the Delphi survey. Forty-five international experts in surgical education were invited to complete the online survey by ranking each item on a Likert scale from 1 to 5. Consensus was predefined as Cronbach's α ≥0.80. Items that 80% of experts ranked as ≥4 were included in the final framework. RESULTS: Twenty-four international experts with training in general surgery (n = 11), orthopaedic surgery (n = 2), obstetrics and gynecology (n = 3), urology (n = 1), plastic surgery (n = 1), pediatric surgery (n = 1), otolaryngology (n = 1), vascular surgery (n = 1), military (n = 1), and doctorate-level educators (n = 2) completed the iterative online Delphi survey. Consensus among participants was achieved after one round of the survey (Cronbach's α = 0.91). The final framework included predevelopment analysis; cognitive, psychomotor, and team-based training; curriculum validation evaluation and improvement; and maintenance of training. CONCLUSIONS: The Delphi methodology allowed for determination of international expert consensus on the principles for design, validation, and implementation of a simulation-based surgical training curriculum. These principles were formulated into a framework that can be used internationally across surgical specialties as a step-by-step guide for the development and validation of future simulation-based training curricula.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,643
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,446
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6430,446
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0250,011
Études des sciences et des technologies0,0130,021
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0120,023
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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