A NOVEL APPROACH TO ENDOUROLOGICAL TRAINING: TRAINING AT THE SURGICAL SKILLS CENTER
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We investigated the effects of didactic teaching and supervised hands-on practice on endourological skills using high fidelity genitourinary bench models at a surgical skills laboratory. We also validated a global rating scale and checklist designed specifically for endourological tasks. MATERIALS AND METHODS: We assessed 17 urology residents for the ability to remove a mid ureteral stone using a high fidelity genitourinary model on 3 occasions, including a pre-test at the beginning of the study to assess baseline skills, after a didactic teaching session and after a supervised practice session on high fidelity models. Performance was graded according to a global rating scale, checklist, pass rating and time needed to complete task. RESULTS: Senior residents achieved significantly higher pre-test global rating scores than junior residents (p <0.01). One-way repeated measures analysis of variance revealed a significant effect of training on the endoscopic global rating score (p <0.001). Post-hoc tests demonstrated significant improvement in the global rating scores from the pre-test to the post-didactic session (p <0.05) and from the post-didactic to the post-practice session (p <0.01). Interrater reliability using the global rating scale was high (Pearson's r = 0.82, p <0.01). Significant but less powerful results were observed in the checklist score, pass rating and time. CONCLUSIONS: There was a positive effect of training at the surgical skills laboratory on endourological skills. The global rating scale showed good construct validity and reliability for assessing endourological tasks, more so than the checklist, pass rating or time.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».