When Trainees Reach Competency in Performing EUS: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: National guidelines currently advocate for the completion of 150 endoscopic ultrasound (EUS) procedures prior to assessing trainee competency. However, these recommendations were founded on expert opinion and limited evidence. In the era of competency-based medical education new evidence has emerged suggesting that this historical procedural threshold is underestimating training requirements. Therefore, we systematically evaluated the learning curve for achieving competency in EUS. Methods: Two authors independently searched MEDLINE from 1946 to March 25, 2016 as well as the grey literature for full-text citations assessing the learning curve for EUS competency. A learning curve was defined as either a tabulated or graphic depiction of competency as a function of rising EUS experience with a minimum of two data points along the learning curve being required. Results: In total 8 studies warranted inclusion, which assessed 28 trainees and 7051 EUS procedures. Upon study stratification: 3 studies assessed mucosal lesion evaluation, 3 studies assessed EUS fine needle aspiration (EUS-FNA) and 2 studies assessed comprehensive competency. Concerning the 3 studies, which assessed mucosal lesion T-staging accuracy, competency was achieved by 65 to 231 EUS procedures. Concerning the 3 studies, which assessed EUS-FNA, competency was achieved by 30 to 40 EUS procedures. Of the 2 studies, which assessed comprehensive competency, only 4 of 17 trainees achieved competency by 225 to 295 EUS procedures. Conclusion: As competency assessment in EUS has matured to now use comprehensive competency, which more closely reflects clinical practice, the number of EUS procedures required to obtain competency has surpassed current recommendations. Therefore, specialty societies and advanced endoscopy training programs need to revisit the current structure of EUS training.
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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 | 0,018 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».