Current Educational Interventions for Improving Technical Skills of Urology Trainees in Endourological Procedures: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Endourology continues to grow with the introduction of new technologies into clinical practice. Simulators and training models have been developed to improve comfort and proficiency in endoscopic procedures. The purpose of this systematic review was to examine the current educational interventions utilized to improve the performance of endourology trainees and to critically appraise the strengths and limitations of each. Methods: A search of the Ovid MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and the Cochrane Library databases was performed to identify literature focused on current educational interventions for improving technical skills of trainees in endourologic procedures. The Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI) was used to evaluate the methodological quality of the abstracted articles. Results: Of the 2236 articles identified, 22 met the inclusion criteria. The types of educational interventions included: bench/wet lab models, virtual reality simulators, and instructional courses. Metrics used to quantify the impact of these interventions include global rating scales, Objective Structured Assessment of Technical Skills (OSATS) scores, and task-specific checklists. The setting of these evaluations comprises both virtual reality simulators and live surgery. Conclusions: In the surgical education literature, simulation-based training and assessment continues to play a prominent role in urologic training. The educational interventions highlighted in this review address various aspects of endourology, from stone management to transurethral resection. Additional work is needed to correlate technical performance in clinical and nonclinical settings with patient outcomes and develop a focused approach to nontechnical skill 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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».