A Global Delphi Consensus Study on Defining and Measuring Quality in Surgical Training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence suggests that patient outcomes can be associated with the quality of surgical training. To raise the standards of surgical training, a tool to measure training quality is needed. The objective of this study was to define the elements of high-quality surgical training and methods to measure them. STUDY DESIGN: Modified Delphi methodology was used to achieve international expert consensus. Seventy statements about indicators and measures of training quality were developed based on themes from semi-structured interviews of surgeons. Eighty-three experts in surgical education from 13 countries were invited to complete an online survey ranking each statement on a 5-point Likert scale. Consensus was predefined as Cronbach's α ≥0.80. Once consensus was achieved, statements ranked ≥4 by ≥80% of experts were used as themes to develop the Surgical Training Quality Assessment Tool (S-QAT). RESULTS: Fifty-three (64%) experts from 11 countries responded. Consensus was achieved after 2 rounds of voting (Cronbach's α = 0.930). Thirty-five statements were selected as themes for the Surgical Training Quality Assessment Tool. Statements defining training quality covered the following subjects: relationship between the trainer and trainee, operative exposure, supervision, feedback, structure and organization, and structured teaching programs. Consensus statements on measuring training quality included trainee feedback, trainer feedback, timetable structure, and trainee improvement. There was agreement that measuring training quality would have a positive effect on training. CONCLUSIONS: International expert consensus was achieved on defining and measuring high-quality surgical training. This has been translated into the (S-QAT) to evaluate surgical training programs. Competition created by comparing training quality might raise the standards of 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 | 0,366 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».