Maintaining technical proficiency in senior surgical fellows during the COVID-19 pandemic through virtual teaching
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThe novel coronavirus (COVID-19) pandemic has resulted in a severe reduction in operative opportunities for trainees. We hypothesized that augmenting independent practice with a bench model of vascular anastomoses using regular videoconferences and individual feedback would provide a meaningful benefit in the maintenance of technical skills in senior lung transplant surgical fellows.MethodsA lung transplantation virtual technical skills course was developed, and surgical fellows were provided with a bench model and surgical instruments. Using a virtual communication platform, teaching sessions were held twice weekly, and fellows performed an anastomosis on camera. Video recordings were reviewed and critiqued by attending staff. At the end of the 3-month course, participants were surveyed about their experience. Warm ischemic time was compared between the fellows' 5 most recent cases before and after the pandemic.ResultsSeven senior surgical fellows participated and provided feedback. The fellows had graduated medical school an average of 14 years before fellowship, and spent an average of 5 hours (range, 1.3-15 hours) of home practice. Five of the 7 participants (71%) reported improvement in their technical skills and increased confidence in performing lung transplantation. No significant difference in average warm ischemic time in procedures performed by fellows was identified (70.3 minutes prepandemic vs 68.3 minutes postpandemic; P = .68).ConclusionsA program of virtual technical skills teaching, individual video coaching, and independent practice has provided a benefit in maintaining technical skills in lung transplant surgical fellows during the COVID-19 pandemic, when equivalent operative experience was unavailable. Lessons learned from this exceptional time can be used to create simulation curricula for senior trainees.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle