Comparison of Summative Temporal Bone Dissection Scales Demonstrate Equivalence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Temporal bone surgery is a unique and complicated surgical skill that requires extensive training. There is an educational requirement to maximize trainee experience and provide effective feedback. Objective We evaluate three temporal bone dissection scales for efficacy, reliability, and accuracy in identifying resident skill during temporal bone surgery. Methods Residents of various skill levels performed a mastoidectomy with posterior tympanotomy on identic 3D-printed temporal bone models. Four blinded otologic surgeons evaluated each specimen at two separate intervals using three separate dissection scales: the Welling Scale (WS), the Iowa Temporal Bone Assessment Tool (ITBAT), and the CanadaWest Scale (CWS). Scores from each scale were compared in their ability to accurately separate residents by skill level, inter- and intrarater reliability, and efficiency in application. Results Nineteen residents from 9 postgraduate programs participated. Assessment was clustered into junior (postgraduate year or PGY 1, 2), intermediate (PGY 3) and senior resident (PGY 4, 5) cohorts. Analysis of variance (ANOVA) found significant differences between cohort performance (p < 0.05) for all 3 scales considering the PGY level and the subjective account of temporal bone surgical experience. The inter-rater reliability was consistent across each scale. The intrarater reliability was comparable between the CWS (0.711) and the WS (0.713), but not the ITBAT (0.289). Time (in seconds) to complete scoring for each scale was also comparable between the CWS (42.7 ± 16.8), the WS (76.6 ± 14.5), and the ITBAT (105.6 ± 38.9). Conclusion All three scales demonstrated construct validity and consistency in performance, and consideration should be given to judicious use in training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».