Assessment of Laparoscopic Skills in Veterinarians Using a Canine Laparoscopic Simulator
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to assess the content and construct validity of the Canine Laparoscopic Simulator (CLS). Forty-two veterinarians were assigned to experienced (n=12), control (n=15), and training (n=15) groups, which were assessed while performing four laparoscopic tasks on the CLS. The initial and final assessments of all tasks were performed blindly by two experienced surgeons using the Global Operative Assessment of Laparoscopic Skills (GOALS) and a task-specific checklist. At the end of the study, the subjects completed an anonymous survey. The experienced group performed all of the tasks faster, with higher GOALS and checklist scores than the training and control groups (p≤.001). In the second assessment, the training group reduced the time needed to complete all of the tasks and obtained significantly higher GOALS and checklist scores than the control group. The participants perceived the CLS and its training program to be positive or very positive. The CLS and its training program demonstrated content and construct validity, supporting the suitability of the simulator for training and teaching and its ability to distinguish the degree of experience in laparoscopic surgery among veterinarians. In addition, face validity showed that the veterinarians fully accepted the CLS's usefulness for learning basic laparoscopic skills.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».