Simulation-based evaluation of anaesthesia residents: optimising resource use in a competency-based assessment framework
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Simulation training in anaesthesiology bridges the gap between theory and practice by allowing trainees to engage in high-stakes clinical training without jeopardising patient safety. However, implementing simulation-based assessments within an academic programme is highly resource intensive, and the optimal number of scenarios and faculty required for accurate competency-based assessment remains to be determined. Using a generalisability study methodology, we examine the structure of simulation-based assessment in regard to the minimal number of scenarios and faculty assessors required for optimal competency-based assessments. Methods: Seventeen anaesthesiology residents each performed four simulations which were assessed by two expert raters. Generalisability analysis (G-analysis) was used to estimate the extent of variance attributable to (1) the scenarios, (2) the assessors and (3) the participants. The D-coefficient and the G-coefficient were used to determine accuracy targets and to predict the impact of adjusting the number of scenarios or faculty assessors. Results: We showed that multivariate G-analysis can be used to estimate the number of simulations and raters required to optimise assessment. In this study, the optimal balance was obtained when four scenarios were assessed by two simulation experts. Conclusion: Simulation-based assessment is becoming an increasingly important tool for assessing the competency of medical residents in conjunction with other assessment methods. G-analysis can be used to assist in planning for optimal resource use and cost-efficacy.
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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 | 0,064 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».