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Enregistrement W2129510058 · doi:10.2106/jbjs.l.01266

Development of a Cast Application Simulator and Evaluation of Objective Measures of Performance

2014· article· en· W2129510058 sur OpenAlexaff
Joel Moktar, Charles A. Popkin, Andrew Howard, M. Lucas Murnaghan

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surgical simulation offers a low-risk learning environment with repetitive practice opportunities for orthopaedic residents. It is increasingly prevalent in many training programs, as acquisition of technical skills in the face of educational demands and reduced work hours becomes more challenging. In addition to surgical skills, orthopaedic residents must also learn the technique of cast application. Deficiencies in casting skill are risk factors for re-displacement of fractures and cast-specific complications. Formal educational models to instruct or to evaluate casting technique have not been well described or tested. The purposes of this study were to develop a cast application simulator and to validate a novel method of evaluating casting skill. METHODS: A module that simulates short arm cast application on a synthetic forearm model was developed. An Objective Structured Assessment of Technical Skill checklist was created with use of Delphi methodology involving nine content experts (five orthopaedic surgeons and four orthopaedic technologists). Nine participants (three medical students, three orthopaedic residents, two orthopaedic fellows, and one orthopaedic technologist) were used to evaluate the reliability and validity of the checklist. Nine de-identified videos of cast application were recorded and were utilized to test the newly developed Objective Structured Assessment of Technical Skill checklist and Modified Global Rating Scale for reliability and validity. Participants were grouped by training level (medical students, orthopaedic residents, and orthopaedic fellows or orthopaedic technologists) and were evaluated twice. RESULTS: Reliability was high as shown by intraclass correlation. The inter-rater reliability was 0.85 for the Objective Structured Assessment of Technical Skill, 0.81 for the Modified Global Rating Scale performance, and 0.78 for the Modified Global Rating Scale final product; the intra-rater reliability was 0.88 for the Objective Structured Assessment of Technical Skill, 0.85 for the Modified Global Rating Scale performance, and 0.81 for the Modified Global Rating Scale final product. The Objective Structured Assessment of Technical Skill checklist scores were 9.28 points for the medical students, 17.46 points for the orthopaedic residents, and 18.85 points for the orthopaedic fellows or orthopaedic technologists (p < 0.05, F = 6.32). The Modified Global Rating Scale performance and final product scores also reflected the level of training. Post hoc analysis showed a significant difference between the medical students and orthopaedic fellows or orthopaedic technologists for the Objective Structured Assessment of Technical Skill checklist and Modified Global Rating Scale. CONCLUSIONS: This casting simulation model and evaluation instrument is a reliable assessment of casting skill in applying a short arm cast. However, given the inability to stratify all three groups on the basis of the level of training, further work is needed to establish construct validity.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations37
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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