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Enregistrement W2767915390 · doi:10.1007/s00268-017-4322-y

Measuring Decision‐Making During Thyroidectomy: Validity Evidence for a Web‐Based Assessment Tool

2017· article· en· W2767915390 sur OpenAlexaff
Amin Madani, Jordan Gornitsky, Yusuke Watanabe, Cassandre Bénay, Maria S. Altieri, Philip H. Pucher, Roger Tabah, Elliot J. Mitmaker

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid and Parathyroid Surgery
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationCronbach's alphaMedicineThyroidectomyAbdominal surgeryCardiothoracic surgeryConcordanceTest (biology)Reliability (semiconductor)Vascular surgeryPhysical therapyConcordance correlation coefficientCognitionCardiac surgeryPsychometricsClinical psychologySurgeryInternal medicineThyroidStatisticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Errors in judgment during thyroidectomy can lead to recurrent laryngeal nerve injury and other complications. Despite the strong link between patient outcomes and intraoperative decision-making, methods to evaluate these complex skills are lacking. The purpose of this study was to develop objective metrics to evaluate advanced cognitive skills during thyroidectomy and to obtain validity evidence for them. METHODS: An interactive online learning platform was developed ( www.thinklikeasurgeon.com ). Trainees and surgeons from four institutions completed a 33-item assessment, developed based on a cognitive task analysis and expert Delphi consensus. Sixteen items required subjects to make annotations on still frames of thyroidectomy videos, and accuracy scores were calculated based on an algorithm derived from experts' responses ("visual concordance test," VCT). Seven items were short answer (SA), requiring users to type their answers, and scores were automatically calculated based on their similarity to a pre-populated repertoire of correct responses. Test-retest reliability, internal consistency, and correlation of scores with self-reported experience and training level (novice, intermediate, expert) were calculated. RESULTS: Twenty-eight subjects (10 endocrine surgeons and otolaryngologists, 18 trainees) participated. There was high test-retest reliability (intraclass correlation coefficient = 0.96; n = 10) and internal consistency (Cronbach's α = 0.93). The assessment demonstrated significant differences between novices, intermediates, and experts in total score (p < 0.01), VCT score (p < 0.01) and SA score (p < 0.01). There was high correlation between total case number and total score (ρ = 0.95, p < 0.01), between total case number and VCT score (ρ = 0.93, p < 0.01), and between total case number and SA score (ρ = 0.83, p < 0.01). CONCLUSION: This study describes the development of novel metrics and provides validity evidence for an interactive Web-based platform to objectively assess decision-making during thyroidectomy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,170
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,170
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,242
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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