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Enregistrement W4213387207 · doi:10.1093/jcag/gwab049.088

A89 PERCEPTIONS OF NON-TECHNICAL SKILLS IN GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY: A THEMATIC ANALYSIS OF FOUR FOCUS GROUPS

2022· article· en· W4213387207 sur OpenAlexaffabout
Michael A. Scaffidi, Nikko Gimpaya, Chandni Pattni, Shai Genis, Ryan Khan, Jinlian Li, Rishi Bansal, Samir C. Grover

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisFocus groupContext (archaeology)TeamworkQualitative researchMedicinePsychologyMedical educationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Nontechnical skills (NTS), which involve an individual’s cognitive, attitudinal, and social skills that supplement task expertise, are an essential component in the practice of gastrointestinal endoscopy. There is a growing body of literature that highlights the association between these skills and patient outcomes. To date, however, these skills have not been adequately defined within the context of gastrointestinal endoscopy. Aims To define the domain and corresponding characteristics of NTS in GI endoscopy. Methods We conducted a qualitative study at a tertiary-care academic center in Toronto, Ontario. Specifically, we held four focus groups with physician endoscopists, nurses who work in an endoscopy unit, and patients who have had previous endoscopies, in order to ascertain their input on the role of NTS in gastrointestinal endoscopy. The three groups were interviewed independently and there was one focus group of both physicians and nurses that was used for validation of our initial thematic framework. Data from the focus groups was collected using a combination of field notes and discussion transcriptions. Three authors independently generated codes from these data. Using these codes, a thematic network analysis was used to identify emerging themes. The primary outcome of this study was the development of a cohesive thematic network of NTS in endoscopy, including their characteristics and examples. Results The four focus groups included a total of 34 participants, including 15 physician endoscopists, 15 nurses, and 4 patients. Using thematic network analysis, we identified six dimensions of NTS using the first three focus groups: communication; professionalism; teamwork; leadership; decision-making; and situational awareness. Additional topics related to the practice and evaluation of NTS were identified. In particular, there is a degree of subjectivity in the appraisal of NTS due to the nuances among individual practice, aside from egregious errors of NTS (e.g. unprofessional behaviours). The use of video recordings was suggested as a way to capture signs of good NTS, such as appropriate levels of calmness during procedures and attention to patient comfort. Finally, patient involvement can be useful for evaluating communication and professionalism based on patient comprehension and the nature of the therapeutic relationship. Conclusions Our findings provide the first cohesive framework of NTS in gastrointestinal endoscopy that is anchored in real world experiences with relevant stakeholders – physicians, nurses, and patients. Future research should consolidate these findings into an assessment tool for NTS in order to evaluate and provide feedback to endoscopists who are both in training and in practice. Funding Agencies CAG

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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