Predictive Validity of the ProMIS Hybrid Simulator in a Urology Residency Training Program
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: We assessed the predictive validity of ProMIS hybrid laparoscopic simulator in a urology residency program. Methods Between June 2008 and December 2011, we trained 14 urology residents on ProMIS, measuring 5 basic laparoscopic tasks (peg transfer, pattern cutting, EndoLoop placement, extracorporeal suturing, and intracorporeal suturing). Then, we compared their last performance on ProMIS to their first performance on a porcine laparoscopic nephrectomy model. Two independent urologic surgeons with laparoscopic experience rated the resident performance on the porcine models, and kappa test with standardized weight function was used to assess for inter-observer bias. Non-parametric spearman correlation test was used to compare each rater’s cumulative score with the cumulative score obtained on the porcine models in order to test the predictive validity of the ProMIS simulator. Results The kappa results showed acceptable agreement between the two observers amongst all domains of the rating scale of performance except for confidence of movement and efficiency. In addition, poor predictive validity of the ProMIS simulator was demonstrated. Conclusions We could not demonstrate the predictive validity for the ProMIS hybrid simulator in our urology residency program.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».