The Importance of Determining Trainee Perspectives on Procedural Competencies During Spine Surgery Clinical Fellowship
Notice bibliographique
Résumé
Study Design: Longitudinal survey. Objective: It remains important to align competence-based objectives for training as deemed important by clinical fellows to those of their fellowship supervisors and program educators. The primary aim of this study was to determine trainee views on the relative importance of specific procedural training competencies. Secondarily, we aimed to evaluate self-perceived confidence in procedural performance at the commencement and completion of fellowship. Methods: Questionnaires were administered to 68 clinical fellows enrolled in the AOSNA fellowship program during the 2015-2016 academic year. A Likert-type scale was used to quantify trainee perspectives on the relative importance of specific procedural competencies to their training base on an established curriculum including 53 general and 22 focused/advanced procedural competencies. We measured trainee self-perceived confidence in performing procedures at the commencement and completion of their program. Statistical analysis was performed on fellow demographic data and procedural responses. Results: Our initial survey response rate was 82% (56/68) and 69% (47/68) for the follow-up survey. Although most procedural competencies were regarded of high importance, we did identify several procedures of high importance yet low confidence among fellows (ie, upper cervical, thoracic discectomy surgery), which highlights an educational opportunity. Overall procedural confidence increased from an average Likert score of 4.2 (SD = 1.3) on the initial survey to 5.4 (SD = 0.8) by follow-up survey ( P < .0001). Conclusions: Understanding trainee goals for clinical fellowship remains important. Identification of areas of low procedural confidence and high importance to training experience will better guide fellowship programs and supervisors in the strategic delivery of the educational experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».