A Shift on the Horizon: A Systematic Review of Assessment Tools for Plastic Surgery Trainees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As plastic surgery programs transition toward competency-based medical education curricula, it is important to critically assess current methods of evaluating trainee competence. The purpose of this systematic review was to identify and evaluate assessment tools for technical and nontechnical competencies in plastic surgery. METHODS: A systematic search using keywords related to competency-based medical education, assessment, and plastic surgery was conducted. Two independent reviewers extracted data pertaining to study characteristics, study design, and psychometric properties. Data pertaining to the establishment of competence and barriers to tool implementation were noted. RESULTS: Twenty-three studies were included in this review. Technical competencies were assessed in 16 studies. Nontechnical competencies were assessed in five studies. Two studies assessed both technical and nontechnical competence. Six tools were implemented in a simulated setting and 17 tools were implemented in a clinical setting. Thirteen studies (57 percent) did not report reliability scores and nine (39 percent) did not report validity scores. Two tools established clear definitions for competence. Common barriers to implementation included high demands on resources and time, uncertainty about simulation transferability, and assessor burnout. CONCLUSIONS: A number of tools exist to assess a range of plastic surgery skills, in both clinical and simulated settings. There is a need to determine the transferability of simulated assessments to clinical practice, as most available tools are simulation-based. Although additional psychometric testing of current assessment tools is required, particularly in the nontechnical domain, this review provides a base on which to build assessment frameworks that will support plastic surgery's transition to competency-based medical education.
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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 | 0,005 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».