General Versus Technique-Specific Surgical Skills Assessments: Do We Need to Reinvent the Wheel?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reliable and valid methods of evaluating operative performance are essential for surgical training programs and education research. Laparoscopic surgery entails a unique skill set, but it is unclear whether it requires a specific assessment form or whether more general assessment tools can be applied. The primary purpose of this study was to assess the concurrent validity of 2 previously validated assessment scales. One of these scales was designed specifically to assess laparoscopic skills and the other to assess more general surgical skills. Construct validity and reliability of both scales were also assessed.Methods: Postgraduate year (PGY) 1–5 general surgery and urology residents (N = 33) performed a live human laparoscopic cholecystectomy. Three attending surgeon raters scored their performance using previously validated objective structured assessment of technical skills (OSATS) and Global Operative Assessment of Laparoscopic Skills (GOALS) global rating scales.Results: Pearson's correlation coefficient between OSATS and GOALS was 0.975 (P = .01). Evidence of construct validity was demonstrated for both OSATS and GOALS with senior residents (PGY 3–5) demonstrating significantly higher scores than the junior (PGY 1–2) group (P < .001). Both OSATS and GOALS demonstrated reliability with a Cronbach's alpha of 0.959 and 0.957, respectively.Conclusions: Reliability and construct validity were confirmed for both OSATS and GOALS global rating scales. The near total correlation between the 2 scales questions the need for separate laparoscopic assessment tools. This study highlights the real strengths of OSATS, the use of which allows for more consistent nomenclature and standardized skills assessment across surgical platforms.
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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 | 0,223 | 0,327 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».