Assessment of Technical Skills Competence in the Operating Room: A Systematic and Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: While academic accreditation bodies continue to promote competency-based medical education (CBME), the feasibility of conducting regular CBME assessments remains challenging. The purpose of this study was to identify evidence pertaining to the practical application of assessments that aim to measure technical competence for surgical trainees in a nonsimulated, operative setting. METHOD: In August 2016, the authors systematically searched Medline, Embase, and the Cochrane Database of Systematic Reviews for English-language, peer-reviewed articles published in or after 1996. The title, abstract, and full text of identified articles were screened. Data regarding study characteristics, psychometric and measurement properties, implementation of assessment, competency definitions, and faculty training were extracted. The findings from the systematic review were supplemented by a scoping review to identify key strategies related to faculty uptake and implementation of CBME assessments. RESULTS: A total of 32 studies were included. The majority of studies reported reasonable scores of interrater reliability and internal consistency. Seven articles identified minimum scores required to establish competence. Twenty-five articles mentioned faculty training. Many of the faculty training interventions focused on timely completion of assessments or scale calibration. CONCLUSIONS: There are a number of diverse tools used to assess competence for intraoperative technical skills and a lack of consensus regarding the definition of technical competence within and across surgical specialties. Further work is required to identify when and how often trainees should be assessed and to identify strategies to train faculty to ensure timely and accurate assessment.
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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 | 0,024 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».