Non‐technical skills curriculum incorporating simulation‐based training improves performance in colonoscopy among novice endoscopists: Randomized controlled trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle