Development and evaluation of the General Surgery Objective Structured Assessment of Technical Skill (GOSATS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Technical skill acquisition is important in surgery specialty training. Despite an emphasis on competency-based training, few tools are currently available for direct technical skills assessment at the completion of training. The aim of this study was to develop and validate a simulated technical skill examination for graduating (postgraduate year (PGY)5) general surgery trainees. Methods A simulated eight-station, procedure-based general surgery technical skills examination was developed. Board-certified general surgeons blinded to the level of training rated performance of PGY3 and PGY5 trainees by means of validated scoring. Cronbach's α was used to calculate reliability indices, and a conjunctive model to set a pass score with borderline regression methodology. Subkoviak methodology was employed to assess the reliability of the pass–fail decision. The relationship between passing the examination and PGY level was evaluated using χ2 analysis. Results Ten PGY3 and nine PGY5 trainees were included. Interstation reliability was 0·66, and inter-rater reliability for three stations was 0·92, 0·97 and 0·76. A pass score of 176·8 of 280 (63·1 per cent) was set. The pass rate for PGY5 trainees was 78 per cent (7 of 9), compared with 30 per cent (3 of 10) for PGY3 trainees. Reliability of the pass–fail decision had an agreement coefficient of 0·88. Graduating trainees were significantly more likely to pass the examination than PGY3 trainees (χ2 = 4·34, P = 0·037). Conclusion A summative general surgery technical skills examination was developed with reliability indices within the range needed for high-stakes assessments. Further evaluation is required before the examination can be used in decisions regarding certification.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».