The Development of Assessment Tools for Plastic Surgery Competencies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Objective tools to assess procedural skills in plastic surgery residency training are currently lacking. There is an increasing need to address this deficit in order to meet today's training standards in North America. OBJECTIVES: The purpose of this pilot study was to establish a methodology for determining the essential procedural steps for two plastic surgery procedures to assist resident training and assessment. METHODS: Following a literature review and needs assessment of resident training, the authors purposefully selected two procedures lacking robust assessment metrics (breast augmentation and facelift) and used a consensus process to complete a list of procedural steps for each. Using an online survey, plastic surgery Program Directors, Division Chiefs, and the Royal College Specialty Training Committee members in Canada were asked to indicate whether each step was considered essential or non-essential when assessing competence among graduating plastic surgery trainees. The Delphi methodology was used to obtain consensus among the panel. Panelist reliability was measured using Cronbach's alpha. RESULTS: A total of 17 steps for breast augmentation and 24 steps for facelift were deemed essential by consensus (Cronbach's alpha 0.87 and 0.85, respectively). CONCLUSION: Using the aforementioned technique, the essential procedural steps for two plastic surgery procedures were determined. Further work is required to develop assessment instruments based on these steps and to gather validity evidence in support of their use in surgical education.
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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 | 0,051 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».