Assessment of surgical competence for neck dissection: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Progressive implementation of the milestone competence-based curriculum has created a need for new objective and validated means to assess resident surgical proficiency. A previous systematic review of the literature by our group has highlighted a shortage of tools assessing surgical competence in oncologic procedures in otolaryngology — head and neck surgery. Methods: We developed a procedure-specific assessment tool for neck dissection using a modified Delphi method. The 2-part design was modelled on the previously validated Objective Structured Assessment of Technical Skills checklist. The tool was then validated through a 1-year multicentric prospective study in collaboration with the residents and faculty from our academic centre. Additionally, we developed an online survey to assess the acceptability by residents and staff before and after the validation studies. Results: A total of 29 evaluations were completed throughout the 2016–2017 academic year. Acceptability ranked high for both residents and staff, with a single discrepancy in responses regarding a potential formative as opposed to summative use of the tool. Validation study results showed significantly higher checklist scores among senior residents than junior residents, as well as a significant score progression over time (p < 0.05). Trends in scores on the task-specific tool correlated highly to results obtained on a validated global rating scale (p < 0.05). Conclusion: The first tool assessing surgical competence in oncologic otolaryngology — head and neck surgery has been developed and shows promising validity.
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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 | 0,018 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».