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Enregistrement W2466397897 · doi:10.1016/j.arthro.2016.05.037

Use of an Objective Structured Assessment of Technical Skill After a Sports Medicine Rotation

2016· article· en· W2466397897 sur OpenAlexaff
Tim Dwyer, Jesse Slade Shantz, Kulamakan Kulasegaram, Jaskarndip Chahal, David Wasserstein, Rachel Schachar, Brian M. Devitt, John Theodoropoulos, Brian Hodges, Darrell Ogilvie‐Harris

Notice bibliographique

RevueArthroscopy The Journal of Arthroscopic and Related Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensThe Wilson CentreUniversity of TorontoWomen's College HospitalSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotation (mathematics)Sports medicinePsychologyPhysical therapyMedical educationPhysical medicine and rehabilitationMedicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to determine if the use of an Objective Structured Assessment of Technical skill (OSATS), using dry models, would be a valid method of assessing residents' ability to perform sports medicine procedures after training in a competency-based model. METHODS: Over 18 months, 27 residents (19 junior [postgraduate year (PGY) 1-3] and 8 senior [PGY 4-5]) sat the OSATS after their rotation, in addition to 14 sports medicine staff and fellows. Each resident was provided a list of 10 procedures in which they were expected to show competence. At the end of the rotation, each resident undertook an OSATS composed of 6 stations sampled from the 10 procedures using dry models-faculty used the Arthroscopic Surgical Skill Evaluation Tool (ASSET), task-specific checklists, as well as an overall 5-point global rating scale (GRS) to score each resident. Each procedure was videotaped for blinded review. RESULTS: The overall reliability of the OSATS (0.9) and the inter-rater reliability (0.9) were both high. A significant difference by year in training was seen for the overall GRS, the total ASSET score, and the total checklist score, as well as for each technical procedure (P < .001). Further analysis revealed a significant difference in the total ASSET score between junior (mean 18.4, 95% confidence interval [CI] 16.8 to 19.9) and senior residents (24.2, 95% CI 22.7 to 25.6), senior residents and fellows (30.1, 95% CI 28.2 to 31.9), as well as between fellows and faculty (37, 95% CI 36.1 to 27.8) (P < .05). CONCLUSIONS: The results of this study show that an OSATS using dry models shows evidence of validity when used to assess performance of technical procedures after a sports medicine rotation. However, junior residents were not able to perform as well as senior residents, suggesting that overall surgical experience is as important as intensive teaching. CLINICAL RELEVANCE: As postgraduate medical training shifts to a competency-based model, methods of assessing performance of technical procedures become necessary.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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