Towards development and validation of an intraoperative assessment tool for robot-assisted radical prostatectomy training: results of a Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As urology training shifts toward competency-based frameworks, the need for tools for high stakes assessment of trainees is crucial. Validated assessment metrics are lacking for many robot-assisted radical prostatectomy (RARP). As it is quickly becoming the gold standard for treatment of localized prostate cancer, the development and validation of a RARP assessment tool for training is timely. MATERIALS AND METHODS: We recruited 13 expert RARP surgeons from the United States and Canada to serve as our Delphi panel. Using an initial inventory developed via a modified Delphi process with urology residents, fellows, and staff at our institution, panelists iteratively rated each step and sub-step on a 5-point Likert scale of agreement for inclusion in the final assessment tool. Qualitative feedback was elicited for each item to determine proper step placement, wording, and suggestions. RESULTS: Panelist's responses were compiled and the inventory was edited through three iterations, after which 100% consensus was achieved. The initial inventory steps were decreased by 13% and a skip pattern was incorporated. The final RARP stepwise inventory was comprised of 13 critical steps with 52 sub-steps. There was no attrition throughout the Delphi process. CONCLUSIONS: Our Delphi study resulted in a comprehensive inventory of intraoperative RARP steps with excellent consensus. This final inventory will be used to develop a valid and psychometrically sound intraoperative assessment tool for use during RARP training and evaluation, with the aim of increasing competency of all trainees.
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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 | 0,240 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».