Development and implementation of a mobile version of the O-SCORE assessment tool and case log for competency-based assessment in urology residency training: An initial assessment of utilization and acceptance among residents and faculty
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In competency-based models of residency training, work-based assessments of residents' technical skills are essential both for providing formative feedback and for assessing surgical competence. The Ottawa Surgical Competency Operating Room Evaluation (O-SCORE) is a previously validated paper-based evaluation tool created to assess a surgical trainees' operative competence. To address some of the barriers to assessment, we developed and implemented a mobile application that combines the O-SCORE with a surgical case log. METHODS: A description of the development implementation process for the mobile O-SCORE and case log is provided. Following implementation, a survey was developed and administered electronically to all faculty and residents within the University of Ottawa's Division of Urology to assess user perceptions and utilization of the application. The survey was administered and data collected via Survey Monkey. RESULTS: The overall response rate was 94%. The majority of residents (94%) reported that it was easy to log cases with the application and 81% felt that it had a positive impact on their training; 75% of faculty were willing or very willing to complete evaluations when assigned and 66% felt that the application had a positive effect on the quality of feedback they provided. CONCLUSIONS: Overall, faculty and residents felt that our mobile O-SCORE application was user-friendly and valuable as both a surgical log and assessment tool. With surgical programs moving towards competency-based models of training and assessment, the O-SCORE mobile application represents a practical electronic surgical log and work-based assessment instrument that can be easily adopted into any surgical training program.
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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 | 0,000 |
| 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 ».