A Competency-based Laparoscopic Cholecystectomy Curriculum Significantly Improves General Surgery Residents’ Operative Performance and Decreases Skill Variability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To demonstrate the feasibility of implementing a CBE curriculum within a general surgery residency program and to evaluate its effectiveness in improving resident skill. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Operative skill variability affects residents and practicing surgeons and directly impacts patient outcomes. CBE can decrease this variability by ensuring uniform skill acquisition. We implemented a CBE LC curriculum to improve resident performance and decrease skill variability. METHODS: PGY-2 residents completed the curriculum during monthly rotations starting in July 2017. Once simulator proficiency was reached, residents performed elective LCs with a select group of faculty at 3 hospitals. Performance at curriculum completion was assessed using LC simulation metrics and intraoperative operative performance rating system scores and compared to both baseline and historical controls, comprised of rising PGY-3s, using a 2-sample Wilcoxon rank-sum test. PGY-2 group's performance variability was compared with PGY-3s using Levene robust test of equality of variances; P < 0.05 was considered significant. RESULTS: Twenty-one residents each performed 17.52 ± 4.15 consecutive LCs during the monthly rotation. Resident simulated and operative performance increased significantly with dedicated training and reached that of more experienced rising PGY-3s (n = 7) but with significantly decreased variability in performance ( P = 0.04). CONCLUSIONS: Completion of a CBE rotation led to significant improvements in PGY-2 residents' LC performance that reached that of PGY-3s and decreased performance variability. These results support wider implementation of CBE in resident training.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».