Assessing Technical Competence in Surgical Trainees
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically examine the literature describing the methods by which technical competence is assessed in surgical trainees. BACKGROUND: The last decade has witnessed an evolution away from time-based surgical education. In response, governing bodies worldwide have implemented competency-based education paradigms. The definition of competence, however, remains elusive, and the impact of these education initiatives in terms of assessment methods remains unclear. METHODS: A systematic review examining the methods by which technical competence is assessed was conducted by searching MEDLINE, EMBASE, PsychINFO, and the Cochrane database of systematic reviews. Abstracts of retrieved studies were reviewed and those meeting inclusion criteria were selected for full review. Data were retrieved in a systematic manner, the validity and reliability of the assessment methods was evaluated, and quality was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation classification. RESULTS: Of the 6814 studies identified, 85 studies involving 2369 surgical residents were included in this review. The methods used to assess technical competence were categorized into 5 groups; Likert scales (37), benchmarks (31), binary outcomes (11), novel tools (4), and surrogate outcomes (2). Their validity and reliability were mostly previously established. The overall Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation for randomized controlled trials was high and low for the observational studies. CONCLUSIONS: The definition of technical competence continues to be debated within the medical literature. The methods used to evaluate technical competence predominantly include instruments that were originally created to assess technical skill. Very few studies identify standard setting approaches that differentiate competent versus noncompetent performers; subsequently, this has been identified as an area with great research potential.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle