Relationship between objective assessment of technical skills and subjective in-training evaluations in surgical residents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technical skills of residents have traditionally been evaluated using subjective In-Training Evaluation Reports (ITERs). We have developed the McGill Inanimate System for Training and Evaluation of Laparoscopic Skills (MISTELS), an objective measure of laparoscopic technical ability. The purpose of the study was to assess the concurrent validity of the MISTELS by exploring the relationship between MISTELS score and ITER assessment. STUDY DESIGN: Fifty surgery residents were assessed on the MISTELS system. Concurrent ITER assessments of technical skill were collected, and the proportion of superior ratings for the year was calculated. Statistical comparisons were performed by ANOVA and chi-square analysis. The Pearson correlation coefficient was used to compare the scores in the MISTELS with the ITER ratings. RESULTS: The 50 residents received 277 ITERs for the year, of which 103 (37%) were "superior," 170 (61%) "satisfactory," 4 (1%) "borderline," and 0 "unsatisfactory." The MISTELS score correlated moderately well with the proportion of superior ITER scores (r = 0.51, p < 0.01). Residents who passed the MISTELS had a higher proportion of superior ITER assessments than those who failed the MISTELS (p = 0.02), but residents who performed below their expected level on the MISTELS still received mainly satisfactory ITERs (82 +/- 18%). CONCLUSIONS: The ITER assessment is poor at identifying residents with below-average technical skills. Residents who perform well in the MISTELS laparoscopic simulator also have better ITER evaluations, providing evidence for the concurrent validity of the MISTELS. Multiple assessment instruments are recommended for assessment of technical competency.
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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 | 0,005 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».