Use of an Objective Structured Assessment of Technical Skill After a Sports Medicine Rotation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».