Incorporation of the da Vinci Surgical Skills Simulator at urology Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs): a pilot study.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To incorporate the da Vinci Surgical Skills Simulator (dVSSS) into Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs) and to assess basic robotic skills of urology Post-Graduate Trainees (PGTs). MATERIALS AND METHODS: PGTs in post-graduate years (PGY-3 to PGY-5) from two Quebec urology training programs were recruited. During a 20 minute OSCE station, PGTs were asked to fill in a questionnaire and perform two tasks: pick and place, and energy dissection level 1. For each exercise, the norm-referenced method was used to establish a passing score to determine competency. The participant was considered competent in these two basic dVSSS exercises if he/she gained the passing score on both tasks. RESULTS: All nine PGTs who attended the OSCE voluntarily participated in the study. They had performed a median of 10 (IQR: 2.5-16) laparoscopic procedures, 2 (0-8) robotic procedures, and assisted 10 (IQR: 0-15) robotic procedures at the bedside prior to this OSCE. Based on a passing score of 90 for task 1 and 72 for task 2, there were 3 (33%) competent PGTs, all of whom were from PGY-5 level. Therefore, there was significant difference among PGY levels in terms of competency for the basic robotic skills tested (p = 0.01). When compared with PGTs, experts had performed significantly higher numbers of robotic procedures (5.2 +/- 2.4 versus 25 +/- 8.7; p = 0.02). However, there was no significant difference in the performance parameters between PGTs and experts in both tasks. CONCLUSION: This study confirms the feasibility of incorporating dVSSS into OSCEs to assess basic robotic skills of urology PGTs. Future studies need to include more complex exercises and larger sample size to expand on these results.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».