MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2782020454 · doi:10.1371/journal.pone.0190580

Development of an objective assessment tool for total laparoscopic hysterectomy: A Delphi method among experts and evaluation on a virtual reality simulator

2018· article· en· W2782020454 sur OpenAlexfundno aff
Sophie Knight, Rajesh Aggarwal, Aubert Agostini, Anderson Loundou, Stéphane Berdah, Patrice Crochet

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésIntraclass correlationDelphiDelphi methodReliability (semiconductor)Scale (ratio)Virtual realityHysterectomyTask (project management)Medical physicsMedicineComputer sciencePsychometricsSurgeryArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Total Laparoscopic hysterectomy (LH) requires an advanced level of operative skills and training. The aim of this study was to develop an objective scale specific for the assessment of technical skills for LH (H-OSATS) and to demonstrate feasibility of use and validity in a virtual reality setting. MATERIAL AND METHODS: The scale was developed using a hierarchical task analysis and a panel of international experts. A Delphi method obtained consensus among experts on relevant steps that should be included into the H-OSATS scale for assessment of operative performances. Feasibility of use and validity of the scale were evaluated by reviewing video recordings of LH performed on a virtual reality laparoscopic simulator. Three groups of operators of different levels of experience were assessed in a Marseille teaching hospital (10 novices, 8 intermediates and 8 experienced surgeons). Correlations with scores obtained using a recognised generic global rating tool (OSATS) were calculated. RESULTS: A total of 76 discrete steps were identified by the hierarchical task analysis. 14 experts completed the two rounds of the Delphi questionnaire. 64 steps reached consensus and were integrated in the scale. During the validation process, median time to rate each video recording was 25 minutes. There was a significant difference between the novice, intermediate and experienced group for total H-OSATS scores (133, 155.9 and 178.25 respectively; p = 0.002). H-OSATS scale demonstrated high inter-rater reliability (intraclass correlation coefficient [ICC] = 0.930; p<0.001) and test retest reliability (ICC = 0.877; p<0.001). High correlations were found between total H-OSATS scores and OSATS scores (rho = 0.928; p<0.001). CONCLUSION: The H-OSATS scale displayed evidence of validity for assessment of technical performances for LH performed on a virtual reality simulator. The implementation of this scale is expected to facilitate deliberate practice. Next steps should focus on evaluating the validity of the scale in the operating room.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetSurgical Simulation and TrainingTravaux en français237 207