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Enregistrement W2899617275 · doi:10.1097/mpg.0000000000002191

Can Pediatric Endoscopists Accurately Assess Their Clinical Competency? A Comparison Across Skill Levels

2018· article· en· W2899617275 sur OpenAlexaff
Michael A. Scaffidi, Rishad Khan, Heather Carnahan, Simon C. Ling, Jenifer R. Lightdale, Petar Mamula, Jeffrey Yu, Samir C. Grover, Catharine M. Walsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health OntarioHospital for Sick ChildrenThe Wilson CentreMemorial University of NewfoundlandSickKids FoundationCanadian Nutrition SocietyUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntraclass correlationColonoscopyEndoscopyConfidence intervalPhysical therapySelf-assessmentCompetence (human resources)SurgeryPsychometricsInternal medicineClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Assessment is critical to support pediatric endoscopy training. Although trainee engagement in assessment is encouraged, the use of self-assessment and its accuracy among pediatric endoscopists is not well described. We aimed to determine the self-assessment accuracy of novice, intermediate, and experienced pediatric endoscopists. METHODS: Novice (performed <50 previous colonoscopies), intermediate (50-500), and experienced (>1000) pediatric endoscopists from 3 North American academic teaching hospitals each performed a clinical colonoscopy. Endoscopists were assessed in real-time by 2 experienced endoscopists using the Gastrointestinal Endoscopy Competency Assessment Tool for Pediatric Colonoscopy (GiECATKIDS). In addition, participants self-assessed their performance using the same instrument. Self-assessment accuracy between the externally assessed and self-assessed scores was evaluated using absolute difference scores, intraclass correlation coefficients, and Bland-Altman analyses. RESULTS: Forty-seven endoscopists participated (21 novices, 16 intermediates, and 10 experienced). Overall, there was moderate agreement of externally assessed and self-assessed GiECATKIDS total scores with an intraclass correlation coefficient of 0.72 (95% confidence interval, 0.55-0.83). The absolute difference scores among the 3 groups were significantly different (P = 0.005), with experienced endoscopists demonstrating a more accurate self-assessment compared to novices (P = 0.003). Bland-Altman plots revealed that novice endoscopists' self-assessed scores tended to be higher than their externally assessed scores, indicating they overestimated their performance. CONCLUSIONS: We found that endoscopic experience was positively associated with self-assessment accuracy among pediatric endoscopists. Novices were inaccurate in assessing their endoscopic competence and were prone to overestimation of their performances. Our findings suggest novices may benefit from targeted interventions aimed at improving their insight and self-awareness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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