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Enregistrement W3134153457 · doi:10.1097/sla.0000000000004853

A Competency-based Laparoscopic Cholecystectomy Curriculum Significantly Improves General Surgery Residents’ Operative Performance and Decreases Skill Variability

2021· article· en· W3134153457 sur OpenAlexaff
Elizabeth M. Huffman, Jennifer Choi, John R. Martin, Nicholas E. Anton, B Nickel, Sara Monfared, Lava Timsina, Gary L. Dunnington, Dimitrios Stefanidis

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensNickel Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWilcoxon signed-rank testCurriculumResidency trainingLaparoscopic cholecystectomyTest (biology)Dreyfus model of skill acquisitionPhysical therapyMedical educationSurgeryInternal medicineMann–Whitney U testPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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