Consensus-based training and assessment model for general surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical education is becoming competency-based with the implementation of in-training milestones. Training guidelines should reflect these changes and determine the specific procedures for such milestone assessments. This study aimed to develop a consensus view regarding operative procedures and tasks considered appropriate for junior and senior trainees, and the procedures that can be used as technical milestone assessments for trainee progression in general surgery. METHODS: A Delphi process was followed where questionnaires were distributed to all 17 Canadian general surgery programme directors. Items were ranked on a 5-point Likert scale, with consensus defined as Cronbach's α of at least 0·70. Items rated 4 or above on the 5-point Likert scale by 80 per cent of the programme directors were included in the models. RESULTS: Two Delphi rounds were completed, with 14 programme directors taking part in round one and 11 in round two. The overall consensus was high (Cronbach's α = 0·98). The training model included 101 unique procedures and tasks, 24 specific to junior trainees, 68 specific to senior trainees, and nine appropriate to all. The assessment model included four procedures. CONCLUSION: A system of operative procedures and tasks for junior- and senior-level trainees has been developed along with an assessment model for trainee progression. These can be used as milestones in competency-based assessments.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».