Value of an objective assessment tool in the operating room
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concerns about the achievement of surgical proficiency during residency are increasing. To objectify surgical skills, the Objective Structured Assessment of Technical Skills (OSATS) was developed and proven valid, feasible and reliable for use in laboratory settings. This study aimed to evaluate the value of this tool for intraoperative use. METHODS: Residents were assessed with an OSATS after every procedure they performed as the primary surgeon during a 3-month clinical rotation in gynecological surgery. We mapped individual learning curves (OSATS scores plotted against experience) and established the average procedure-specific learning curve. We used linear mixed models to assess the relation between performance and experience. RESULTS: Nine residents were recruited and 319 OSATS analyzed. Individual learning curves revealed progression beyond 24 of 30 OSATS points for 7 residents. Performance on the average procedure improved with experience, and the OSATS score increased by an average of 1.10 points per assessed procedure (p=0.008, 95% confidence interval 0.44-1.77). Median OSATS scores ranged from 18 to 30 among the 21 assessors. CONCLUSION: Intraoperative implementation of OSATS seems to offer important advantages: structured feedback is facilitated, and learning curves enable insight into individual progression. However, doubts have been raised about the objectivity of the tool. Therefore, caution is warranted in using it for graduation and certification.
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 | 0,007 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».