Resident self-assessment of operative experience in primary total knee and total hip arthroplasty: Is it accurate?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A prerequisite for a valuable surgical case log is the ability to perform an accurate self-assessment. Studies have shown mixed results when examining residents' ability to self-assess on varying tasks. We sought to examine the correlation between residents' self-assessment and staff surgeons' evaluation of surgical involvement and competence in performing primary total knee (TKA) and hip arthroplasty (THA). METHODS: We used the intraclass correlation coefficient (ICC) to evaluate interobserver agreement between residents' self-perception and staff surgeons' assessment of involvement. An assessment of competency was performed using a categorical global scale and evaluated with the κ statistic. We piloted a structured surgical skills assessment form as an additional objective appraisal of resident involvement. RESULTS: We analyzed assessment data from 65 primary TKA and THA cases involving 17 residents and 17 staff surgeons (93% response rate). The ICC for resident involvement between residents and staff surgeons was 0.80 (95% confidence interval [CI] 0.69-0.88), which represents substantial agreement. The agreement between residents and staff surgeons about residents' competency to perform the case had a κ value of 0.67 (95% CI 0.50-0.84). The ICC for resident, staff surgeon and third-party observer using the piloted skills assessment form was 0.82 (95% CI 0.75-0.88), which represents substantial agreement. CONCLUSION: This study supports the ability of orthopedic residents to perform self-assessments of their degree of involvement and competency in primary TKA and THA. Staff surgeons' assessment of resident involvement correlated highly with the surgical skills assessment form. Self-assessment is a valuable addition to the surgical case log.
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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 | 0,013 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».