Can We Predict Technical Aptitude?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify background characteristics and cognitive tests that may predict surgical trainees' future technical performance, and therefore be used to supplement existing surgical residency selection criteria. BACKGROUND: Assessment of technical skills is not commonly incorporated as part of the selection process for surgical trainees in North America. Emerging evidence, however, suggests that not all trainees are capable of reaching technical competence. Therefore, incorporating technical aptitude into selection processes may prove useful. METHODS: A systematic search was carried out of the MEDLINE, PsycINFO, and Embase online databases to identify all studies that assessed associations between surrogate markers of innate technical abilities in surgical trainees, and whether these abilities correlate with technical performance. The quality of each study was evaluated using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation system. RESULTS: A total of 8035 records were identified. After screening by title, abstract, and full text, 52 studies were included. Very few surrogate markers were found to predict technical performance. Significant associations with technical performance were seen for 1 of 23 participant-reported surrogate markers, 2 of 25 visual spatial tests, and 2 of 19 dexterity tests. The assessment of trainee Basic Performance Resources predicted technical performance in 62% and 75% of participants. CONCLUSIONS: To date, no single test has been shown to reliably predict the technical performance of surgical trainees. Strategies that rely on assessing multiple innate abilities, their interaction, and their relationship with technical skill may ultimately be more likely to serve as reliable predictors of future surgical performance.
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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 | 0,011 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».