MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2514834349 · doi:10.1097/sla.0000000000001931

Setting Performance Standards for Technical and Nontechnical Competence in General Surgery

2016· article· en· W2514834349 sur OpenAlexaff
Péter Szász, Esther M. Bonrath, Marisa Louridas, Andras B. Fecso, Brett Howe, Adam Fehr, Michael Ott, Lloyd A. Mack, Kenneth A. Harris, Teodor Grantcharov

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaUniversity of CalgaryWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCompetence (human resources)CredibilityReceiver operating characteristicLaparoscopic cholecystectomyGold standard (test)Medical physicsStatisticsSurgeryRadiologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objectives of this study were to (1) create a technical and nontechnical performance standard for the laparoscopic cholecystectomy, (2) assess the classification accuracy and (3) credibility of these standards, (4) determine a trainees' ability to meet both standards concurrently, and (5) delineate factors that predict standard acquisition. BACKGROUND: Scores on performance assessments are difficult to interpret in the absence of established standards. METHODS: Trained raters observed General Surgery residents performing laparoscopic cholecystectomies using the Objective Structured Assessment of Technical Skill (OSATS) and the Objective Structured Assessment of Non-Technical Skills (OSANTS) instruments, while as also providing a global competent/noncompetent decision for each performance. The global decision was used to divide the trainees into 2 contrasting groups and the OSATS or OSANTS scores were graphed per group to determine the performance standard. Parametric statistics were used to determine classification accuracy and concurrent standard acquisition, receiver operator characteristic (ROC) curves were used to delineate predictive factors. RESULTS: Thirty-six trainees were observed 101 times. The technical standard was an OSATS of 21.04/35.00 and the nontechnical standard an OSANTS of 22.49/35.00. Applying these standards, competent/noncompetent trainees could be discriminated in 94% of technical and 95% of nontechnical performances (P < 0.001). A 21% discordance between technically and nontechnically competent trainees was identified (P < 0.001). ROC analysis demonstrated case experience and trainee level were both able to predict achieving the standards with an area under the curve (AUC) between 0.83 and 0.96 (P < 0.001). CONCLUSIONS: The present study presents defensible standards for technical and nontechnical performance. Such standards are imperative to implementing summative assessments into surgical training.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,133 · 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of SurgeryMême sujetSurgical Simulation and TrainingTravaux en français237 207