Non‐technical skills curriculum incorporating simulation‐based training improves performance in colonoscopy among novice endoscopists: Randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Non-technical skills (NTS), involving cognitive, social and interpersonal skills that complement technical skills, are important for the completion of safe and efficient procedures. We investigated the impact of a simulation-based curriculum with dedicated NTS training on novice endoscopists' performance of clinical colonoscopies. METHODS: A single-blinded randomized controlled trial was conducted at a single center. Novice endoscopists were randomized to a control curriculum or a NTS curriculum. The control curriculum involved a didactic session, virtual reality (VR) simulator colonoscopy training, and integrated scenario practice using a VR simulator, a standardized patient, and endoscopy nurse. Feedback and training were provided by experienced endoscopists. The NTS curriculum group received similar training that included a small-group session on NTS, feedback targeting NTS, and access to a self-reflective NTS checklist. The primary outcome was performance during two clinical colonoscopies, assessed using the Joint Advisory Group Direct Observation of Procedural Skills (JAG DOPS) tool. RESULTS: Thirty-nine participants completed the study. The NTS group (n = 21) had superior clinical performance during their first (P < 0.001) and second clinical colonoscopies (P < .0.001), compared to the control group (n = 18). The NTS group performed significantly better on the VR simulator (P < 0.05) and in the integrated scenario (P < 0.05). CONCLUSION: Our findings demonstrate that dedicated NTS training led to improved performance of clinical colonoscopies among novices.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».