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Enregistrement W2161707688 · doi:10.1177/2325967115s00060

Validation Of A Dry Model For The Assessment Of Resident Performance Of Anterior Cruciate Ligament Reconstruction (ACLR)

2015· article· en· W2161707688 sur OpenAlexaff
Tim Dwyer, Jesse Alan Slade Shantz, Jaskarndip Chahal, David Wasserstein, Rachel Schachar, Brian M. Devitt, John Theodoropoulos, Darrell Ogilvie‐Harris

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior cruciate ligament reconstructionChecklistPhysical therapyAnterior cruciate ligamentMedical physicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: As the demand increases for demonstration of competence in surgical skill, the need for validated assessment tools also increases. The purpose of this study was to validate the use of a sawbones model for the assessment of performance of anterior cruciate reconstruction (ACLR) by residents. We hypothesized that the combination of a checklist and a previously validated global rating scale be a valid and reliable means of assessing ACLR when performed by residents in a dry model. Methods: All residents, sports medicine staff and fellows were invited to perform an ACLR on an ACL Sawbones model. Demographics regarding previous exposure to knee arthroscopy and ACLR were collected. All participants were asked to perform a hamstring ACLR using an anteromedial portal with Endobutton fixation on the femur - a detailed surgical manuscript and technique video was sent to all residents prior to the study. Residents were evaluated by faculty using a task-specific checklist created using a modified Delphi procedure, and the Arthroscopic Surgical Skill Evaluation Tool (ASSET) global rating scale. Each procedure was recorded, with videotaping of the hand movements and arthroscopic video recordings of the intra-articular procedure. These videos were scored by a fellow blinded to the year of training of each resident. Results: A total of 29 residents, six staff and five faculty performed an ACLR on the sawbones model (40 total). The overall reliability (Cronbach's Alpha) of the test using the total ASSET score was very high (>0.9). The reliability for the femoral checklist was 0.75, for the tibial checklist was 0.78, and 0.68 for the graft passage and fixation. One-way analysis of variance for the total ASSET score and the total checklist score demonstrated a difference between residents based upon year of training (p<0.001). Post hoc analysis demonstrated a significant difference in global ratings and checklist scores between junior residents (PGY1-3) and senior residents (PGY4&5), seniors and fellows, and fellows and staff (p<0.05). A good correlation was seen between the total ASSET score and prior exposure to knee arthroscopy (0.73) and ACLR (0.65). The inter-rater reliability (ICC) between faculty rating and blinded assessor for the total ASSET score was very high (>0.8). Conclusion: The use of a sawbones models to assess resident performance of ACLR using the ASSET global rating scale is valid and reliable. These models may be used to ensure a minimal level of competence prior to resident performance of ACLR in the operating room.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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