Setting Performance Standards for Technical and Nontechnical Competence in General Surgery
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».