When trainees reach competency in performing endoscopic ultrasound: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Study aim The American Society for Gastrointestinal Endoscopy (ASGE) recommends that trainees complete 150 endoscopic ultrasound (EUS) procedures before assessing competency. However, this recommendation is largely based on limited evidence and expert opinion. With new evidence suggesting that this historical threshold is underestimating training requirements, we evaluated the learning curve for achieving competency in EUS. Patients/Materials and methods Two investigators independently searched MEDLINE for full-text citations assessing the learning curve for achieving competency in EUS in the period 1946 to 25 March 2016. A learning curve was defined as either a tabulated or graphic representation of competency as a function of increasing EUS experience. Results Eight studies assessing 28 trainees and 7051 EUS procedures were included. When stratifying studies based on procedural indication: three studies assessed competency in evaluating mucosal lesions, three studies assessed competency in EUS fine-needle aspiration (EUS-FNA), and two studies assessed comprehensive competency. Among studies assessing mucosal lesion T-staging accuracy, competency was achieved by 65 to 231 procedures. Among studies assessing EUS-FNA, competency was achieved by 30 to 40 procedures. Among the two studies assessing comprehensive competency in EUS, competency was not achieved in either study across all trainees. Only four of 17 trainees reached competency by 225 to 295 EUS procedures. Conclusion As EUS competency assessment has evolved to more closely reflect independent clinical practice, the number of procedures required to achieve competency has risen well above ASGE recommendations. Advanced endoscopy training programs and specialty societies need to re-assess the structure of EUS 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 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 | 0,016 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».