Objective Assessment of Microsurgery Competency—In Search of a Validated Tool
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microsurgical skill acquisition is an integral component of training in plastic surgery. Current microsurgical training is based on the subjective Halstedian model. An ideal microsurgery assessment tool should be able to deconstruct all the subskills of microsurgery and assess them objectively and reliably. For our study, to analyze the feasibility, reliability, and validity of microsurgery skill assessment, a video-based objective structured assessment of technical skill tool was chosen. Two blinded experts evaluated 40 videos of six residents performing microsurgical anastomosis for arteriovenous fistula surgery. The generic Reznick's global rating score (GRS) and University of Western Ontario microsurgical skills acquisition/assessment (UWOMSA) instrument were used as checklists. Correlation coefficients of 0.75 to 0.80 (UWOMSA) and 0.71 to 0.77 (GRS) for interrater and intrarater reliability showed that the assessment tools were reliable. Convergent validity of the UWOMSA tool with the prevalidated GRS tool showed good agreement. The mean improvement of scores with years of residency was measured with analysis of variance. Both UWOMSA (p-value: 0.034) and GRS (p-value: 0.037) demonstrated significant improvement in scores from postgraduate year 1 (PGY1) to PGY2 and a less marked improvement from PGY2 to PGY3. We conclude that objective assessment of microsurgical skills in an actual clinical setting is feasible. Tools like UWOMSA are valid and reliable for microsurgery assessment and provide feedback to chart progression of learning. Acceptance and validation of such objective assessments will help to improve training and bring uniformity to microsurgery education.
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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 | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».