Development of a tool for Global Rating of Endoscopic Surgical Skills (GRESS) for assessment of otolaryngology residents.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a valid and reliable assessment tool for endoscopic sinus surgery (ESS). MATERIAL AND METHODS: Data were collected prospectively in an observational study through evaluations at two tertiary academic institutions, i.e. St. Paul's Sinus Centre, St. Paul's Hospital, Vancouver, British Columbia, Canada, and King Fahd Medical City, Riyadh, Saudi Arabia, from December 2006 to December 2009. A 2-page evaluation form was developed in conjunction with the Objective Assessment of Technical Skills Surgery (OSATS) evaluation form developed by Reznick et al in Toronto to assess residents' surgical skills. A Likert scale (1-5 where 5 = excellent) was used for evaluations. The Global Rating of Endoscopic Surgical Skills (GRESS) evaluation instrument was designed with input from academic otolaryngologists, fellowship-trained rhinologists, and experts in medical education. The experts' comments were incorporated, establishing face and content validity. Residents from various levels of training were assessed objectively using this instrument. Internal consistency was evaluated using Cronbach's alpha. Test-retest and inter-rater reliability was measured using intra-class correlation. RESULTS: A total of 31 assessments were completed by 15 residents. GRESS showed high reliability in the context of internal consistency (alpha = 0.99), test-retest (0.95, CI = 0.83-0.98), and inter-rater reliability (0.86, CI = 0.31-0.98). CONCLUSIONS: This pilot study demonstrated that GRESS is a valid and reliable assessment tool for operating room 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 | 0,017 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».