Simulation-Based Training of Non-Technical Skills in Colonoscopy: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-technical skills (NTS), such as communication and professionalism, contribute to the safe and effective completion of procedures. NTS training has previously been shown to improve surgical performance. Moreover, increases in NTS have been associated with improved clinical endoscopic performance. Despite this evidence, NTS training has not been tested as an intervention in endoscopy. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the effectiveness of a simulation-based training (SBT) curriculum of NTS on novice endoscopists' performance of clinical colonoscopy. METHODS: Novice endoscopists were randomized to 2 groups. The control group received 4 hours of interactive didactic sessions on colonoscopy theory and 6 hours of SBT. Hours 5 and 6 of the SBT were integrated scenarios, wherein participants interacted with a standardized patient and nurse, while performing a colonoscopy on the virtual reality (VR) simulator. The NTS (intervention) group received the same teaching sessions but the last hour was focused on NTS teaching. The NTS group also reviewed a checklist of tasks relevant to NTS concepts prior to each integrated scenario case and was provided with dedicated feedback on their NTS performance during the integrated scenario practice. All participants were assessed at baseline, immediately after training, and 4 to 6 weeks post-training. The primary outcome measure is colonoscopy-specific performance in the clinical setting. RESULTS: In total, 42 novice endoscopists completed the study. Data collection and analysis is ongoing. We anticipate completion of all assessments by August 2017. Data analysis, manuscript writing, and subsequent submission for publication is expected to be completed by December 2017. CONCLUSIONS: Results from this study may inform the implementation of NTS training into postgraduate gastrointestinal curricula. NTS curricula may improve attitudes towards patient safety and self-reflection among trainees. Moreover, enhanced NTS may lead to superior clinical performance and outcomes in colonoscopy. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrial.gov NCT02877420; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02877420 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6rw94ubXX NCT02877420).
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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 | 0,034 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,009 |
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 ».