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Enregistrement W3006792866 · doi:10.1093/jcag/gwz047.271

A272 THE CANADIAN DIRECT OBSERVATION OF PROCEDURAL SKILLS (CANDOPS) TOOL FOR ENDOSCOPIC RETROGRADE CHOLANGIOPANCREATOGRAPHY: A MULTI-CENTRE PROSPECTIVE STUDY

2020· article· en· W3006792866 sur OpenAlexaffabout
Umraz Khan, Alan Barkun, Eric I. Benchimol, M Salim, Jennifer J. Telford, R A Enns, Rachid Mohamed, Nauzer Forbes, Gurpal Sandha, J. Mosko, Gary R. May, Paul Kortan, Avijit Chatterjee, Paul D. James

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGallbladder and Bile Duct Disorders
Établissements canadiensOttawa HospitalSt. Michael's HospitalUniversity of AlbertaSt. Paul's HospitalMontreal General HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryChildren's Hospital of Eastern OntarioMcGill UniversityUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndoscopic retrograde cholangiopancreatographyMedicineCUSUMTeamworkEndoscopyLearning curveMedical physicsCurriculumMedical educationGeneral surgerySurgeryPancreatitisPsychologyOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Previous studies have demonstrated that many graduating trainees may not have all of the skills needed to independently practice endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) safely and effectively. As a part of competency-based learning curriculum development, it is essential to provide formative feedback to trainees and ensure they acquire the knowledge and skills for independent practice. Aims To assess the performance of advanced endoscopy trainees across Canada using the Canadian Direct Observation of Procedural Skills (CanDOPS) ERCP assessment tool. Procedural items evaluated include both technical (cannulation, sphincterotomy, stone extraction, tissue sampling, and stent placement) and non-technical (leadership, communication and teamwork, judgment and decision making) skills. Methods We conducted a prospective national multi-centre prospective study. Advanced endoscopy trainees with at least two years of gastroenterology training or five years of general surgery in North America and minimal experience performing ERCPs (less than 100 ERCP procedures) were invited to participate. The CanDOPS tool was used to measure every fifth ERCP performed by trainees over a 12-month fellowship training period. ERCPs were evaluated by experienced staff endoscopists at each study site under standard clinical protocol. Cumulative sum (CUSUM) analyses were used to generate learning curves. Results The data from five Canadian sites and 11 trainees participated in the study. A total of 261ERCP evaluations were completed. Median number of evaluations by site and trainee was 49 (IQR 31–76) and 15 (IQR 11–45). Median number of cases trainees performed prior to their ERCP training was 50 (IQR 25–400). There was a significant improvement in almost all scores over time, including selective cannulation, sphincterotomy, biliary stenting and all non-technical skills (P<0.01). CUSUM analyses using acceptable and unacceptable failure rates of 20% and 50% demonstrated trainees achieved competency for most measures in their final month of their training. Competency in tissue sampling was not achieved within a one-year training period. Conclusions This is the first ERCP performance evaluation tool that examines multiple technical and non-technical aspects of the procedure. Although trainee ERCP skills do improve during their training period, there exists a notable variability in time to competency for the different skills measured using the CanDOPS tool. Large prospective research is required to determine if competency is achieved using more stringent definitions of ERCP competency and to determine factors associated with reaching competency. Funding Agencies None

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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