The Surgical Program in Innovation (SPIN): A Design and Prototyping Curriculum for Surgical Trainees
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Health professions education does not routinely incorporate training in innovation or creative problem solving. Although some models of innovation education within graduate medical education exist, they often require participants' full-time commitment and removal from clinical training or rely upon participants' existing expertise. There is a need for curricula that teach innovation skills that will enable trainees to identify and solve unmet clinical challenges in everyday practice. To address this gap in surgical graduate education, the authors developed the Surgical Program in Innovation (SPIN). APPROACH: SPIN, a 6-month workshop-based curriculum, was established in 2016 in the Beth Israel Deaconess Medical Center Department of Surgery to teach surgical trainees the basics of the innovation process, focusing on surgeon-driven problem identification, product design, prototype fabrication, and initial steps in the commercialization process. Participating surgical residents and graduate students attend monthly workshops taught by medical, engineering, and medical technology (MedTech) industry faculty. Participants collaborate in teams to develop a novel device, fabricate a protype, and pitch their product to a panel of judges. OUTCOMES: From academic years 2015-2016 to 2017-2018, 49 trainees, including 41 surgical residents, participated in SPIN. Across this period, 13 teams identified an unmet need, ideated a solution, and designed and pitched a novel device. Ten teams fabricated prototypes. The 22 SPIN participants who responded to both pre- and postcourse surveys reported significant increases in confidence in generating problem statements, computer-aided design, fabrication of a prototype, and initial commercialization steps (product pitching and business planning). NEXT STEPS: Incorporating innovation education and design thinking into clinical training will prove essential in preparing future physicians to be lifelong problem finders and solvers. The authors plan to expand SPIN to additional clinical specialties, as well as to assess its impact in fostering future innovation and collaboration among program participants.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».