The SIMULATE ureteroscopy training curriculum: educational value and transfer of skills
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Different simulation modalities may be utilised in a curricular fashion to benefit from the strengths of each training model. The aim of this study is to evaluate a novel multi-modality ureterorenoscopy (URS) simulation curriculum in terms of educational value, content validity, transfer of skills and inter-rater reliability. METHODS: This international prospective study recruited urology residents (n = 46) with ≤ 10 URS experience and no prior simulation training. Participants were guided through each phase of the expert-developed SIMULATE URS curriculum by trainers and followed-up in the operating room (OR). Video recordings were obtained during training. A post-training evaluation survey was distributed to evaluate content validity and educational value, using descriptive statistics. Performance was evaluated using the objective structured assessment of technical skills (OSATS) scale to measure improvement in scores throughout the curriculum. Pearson's correlation coefficient and Cohen's kappa tests were utilised to investigate correlation and agreement between raters. RESULTS: Participants reported gaining OR-transferrable skills (Mean: 4.33 ± 0.67) and demonstrated marked improvement in throughout the curriculum, transferred to the OR for both semi-rigid URS (p = 0.004) and flexible URS (p = 0.007). 70% of participants were successfully followed-up in the OR (n = 32). No differences were identified with the additional use of fresh frozen cadavers (p = 0.85, p = 0.90) and the URO Mentor VR simulator (p = 0.13, p = 0.22). A moderate level of correlation was noted on the video OSATS assessments, between two expert assessors (r = 0.70), but a poor agreement with the live rating. CONCLUSION: The SIMULATE URS training curriculum received high educational value from participants, who demonstrated statistically significant improvement with consecutive cases throughout the curriculum and transferability of skills to the OR in both semi-rigid and flexible URS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».