P.085 Hot seat concept in neurosurgical exam simulation adopted by the Comprehensive Clinical Neurosurgery Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neurosurgical education is one of the most exciting topics in contemporary neurosurgery. Passing the final boards is a real challenge. Methods: We conducted a prospective study of 48 candidates who attended the hot-seat sessions during CCN review over three years. Detailed statistical analysis was conducted. Those who attended the Hot seats (Group 1) and those who didn’t (Group 2). The neurosurgery exam simulation was conducted using both MCQ and Oral simulated exams with clinical cases led by world expert faculty in a lecture format for the MCQ and 15-minute mock oral sessions which was video-taped scoring candidates in a standardized fashion for their performance. Results: Group 1 had a better MCQ performance (83 %) compared to group 2 (61 %). Candidates were better in data gathering, differential diagnosis and management. They were worst in simulating surgical techniques and follow-up plans. Geographical characterization showed a big range of intra and inter variability in performances. Interestingly, candidates with excellent MCQ performance had moderate hot seat performance while those with moderate MCQ performance did much better during the hot seat session. Conclusions: Our preliminary results showed that simulation of board exams is a method that will help neurosurgery residents not only pass their board exams, but also achieve the best marks.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».