Objective Evaluation of Competence in Flexible Sigmoidoscopy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Determination of competence in endoscopy is important in any endoscopy training program. While objective assessments have been attempted they have not been standardized. A program to train registered nurses (RNs) to perform flexible sigmoidoscopy (FS) has been developed in Ontario, Canada in order to create increased endoscopy capacity to screen for colorectal cancer. Objectives: To develop a standardized method to determine technical competence based on a simulator experience. Methods: Simulator training was undertaken before the RNs performed procedures on patients. Checklists and global assessments to assess performance on the simulator were developed incorporating simulator-generated parameters and technical characteristics used in the surgical literature. Checklists included measurement of procedure duration, insertion depth, percent mucosa visualized, and percent of time in red-out. Results: Six RN trainees each performed 10 FSs using the simulator over two days. The simulator provided 18 different endoscopic scenarios divided by an expert endoscopist into categories for degree of technical difficulty (easy, average, and difficult). Figure 1 shows that the time to perform procedures decreased with trainee experience for the average and technically difficult scenarios. There was no distinction seen for the technically easy procedures. Other trends for improved mucosal visualization, depth of endoscope insertion, and time spent in red-out have also been detected. (Data not shown.)FigureConclusions: These observations indicate that objective evaluations of endoscopic competence are possible on simulator experience, although they need to be validated. These tools may predict skill transfer to patients and this will be assessed as the students gain experience performing FS on patients. [figure1]
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».