Introduction of a Structured Assessment of Clinical Competency for Fellows in Gynecologic Oncology: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gynecologic oncology surgery is recognized as a highly complex surgical specialty. Technical skill is the most critical expertise that a gynecology oncologist must acquire. Objective assessment of these skills is both valuable and necessary. Objectives: This observational cohort study study had two objectives: (1) to demonstrate the feasibility of running national assessments for technical and communication skills for gynecologic oncology fellows (GOFs) in an annual conference setting; and (2) to demonstrate the design of a technical-skills assessment examination relevant to GOFs. Materials and Methods: All fellows in attendance at the conference were invited to participate in the Objective Assessment of Technical Skills (OSATS) study. Expert examiners evaluated each skills station. Results: Eight, of a possible 14, volunteer fellows participated in the pilot test. There was a statistical difference between candidates for laparoscopic vault closure (p=0.029). The global rating scale was able to determine a statistically significant difference skill level between Year 1 and Year 2 fellows (p=0.016). Laparoscopic suturing and breaking bad news were the competencies identified as requiring most improvement for fellows. Conclusions: It is feasible to assess GOFs' technical and communication skills objectively as part of a national continuing education meeting. Devoting further resources to objective skills evaluation is justified for GOFs. (J GYNECOL SURG 31:17)
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».