International Multicentre Validation and Transferability of the SIMULATE Ureterorenoscopy Training Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To evaluate the face, content, construct and transfer validity of the SIMULATE ureterorenoscopy (URS) curriculum, a novel multimodality simulation-based training programme.<br/><br/>Method: Urological trainees, from more than 15 international centres, with less than 10 URS experience (n=46) were invited for training using the curriculum, on five separate occasions. The first cohort (n=14) were additionally trained using fresh frozen cadavers with fluoroscopy. Participants were taught and assessed by specialists, using a generic OSATS scale. A One-way ANOVA test was used to evaluate the level of progress (construct validity) throughout training. Participants were followed up at their institutions and assessed on their first case to evaluate transferability. All were invited for an evaluation survey following the training.<br/><br/>Result: Participants rated the training highly for gaining transferrable skills (mean: 4.2/5). Significant improvement was observed in semi-rigid (p=0.0005) and flexible URS (p=0.0266) procedures, with consecutive cases throughout the curriculum and in real-time operating room performance (n=21). No differences were observed in real-time performance between the cadaveric (n=9) and non-cadaveric groups (n=12; p=0.6872).<br/><br/>Conclusion: The SIMULATE URS curriculum revealed validity and transferability. Participants are currently being followed up for 25 real-time URS procedures in comparison to a no-simulation arm, as part of the on-going SIMULATE randomised controlled trial.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».