Establishing milestones in urology training: A survey of the Canadian Academy of Urological Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: : At the current time, technical skills are not directly evaluated by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) as part of the certification process in urology. Rather, the RCPSC relies on the evaluation of Program Directors to ensure that trainees have acquired the necessary surgical skills. METHODS: : An electronic survey was sent out to the members of the Canadian Academy of Urological Surgeons (CAUS), including the 13 Canadian urology program directors, to assess the teaching and evaluation of technical skills of urology trainees. RESULTS: : The response rate was 37% (33/89), including 8 of the 13 (62%) Program Directors from across Canada. For the teaching of technical skills, most programs had access to live animal laboratories (69%), dedicated teaching time in simulation (59%) and physical training models (59%). Most relied on voluntary faculty. There was a wide variety of structured evaluations for technical skills used across programs, while 36% of respondents did not use structured evaluations. For trainees with deficiencies in technical skills, 67% of programs offered extra operative time with designated faculty, 26% offered additional simulation focused on the deficiency and 19% offered faculty tutorial sessions. CONCLUSION: : Among Canadian urology residency programs, there is considerable variability in the assessment of technical skills of trainees. Standardized objective assessment tools would help ensure that all trainees have acquired adequate surgical proficiency to operate independently.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».