The Advanced Trauma Operative Management course in a Canadian residency program.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Advanced Trauma Operative Management (ATOM) course was first introduced into Canada in 2003 at the University of Toronto, with senior general surgery residents being the primary focus. We present an assessment of the course in this Canadian general surgery residency program. METHODS: We compared trainees' pre-and postcourse self-efficacy scores and multiple choice question (MCQ) examination results, using paired t tests and resident (n = 24) and faculty (n = 7) course ratings made according to a 10-item, 5-point Likert scale. Faculty were previously trained as ATOM instructors. RESULTS: Mean pre-and postcourse self-efficacy scores were 68.9 (standard deviation [SD] 24.0) and 101.4 (SD 14.8), respectively (p < 0.001). Mean pre-and post-MCQ scores were 16.4 (SD 3.2) and 18.8 (SD 2.7), respectively (p = 0.006). On the Likert scale (1 = strongly disagree, 5 = strongly agree), all faculty and residents rated the following items as 4-5: objectives were met; knowledge, skills, clinical training, judgment and confidence improved; the live animal is a useful representation of clinical trauma; and the course should be continued but would be more appropriate for the fourth rather than the fifth year of residency. Residents rated as 1-2 the item that the human cadaver would be preferable for learning the surgical skills. Of 24 residents, 20 rated as 3 or less the item stating that the course prepares them for trauma management more adequately than their regular training program. CONCLUSION: Self-efficacy, trauma knowledge and skills improved significantly with ATOM training. Preference was expressed for the live animal versus cadaver model, for ATOM training in the fourth rather than fifth year of residency and for the view that it complements general surgery trauma training. The data suggest that including ATOM training in Canadian general surgical residency should be considered.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».