Competency Assessment for Laparoscopic Anti-Reflux Surgery: Design and Delphi Review, a Collaboration With the American Foregut Society
Notice bibliographique
Résumé
Background: Laparoscopic anti-reflux surgery, including hiatus hernia repair, is a common operation performed by both general and thoracic surgeons and an important learning objective for surgical trainees. This study aimed to design a competency assessment instrument for laparoscopic anti-reflux surgery. Method: A comprehensive competency assessment instrument was designed by a process of logical analysis by four expert thoracic surgeons with an interest in foregut surgery, and then reviewed informally by a panel of experts. The instrument was then further assessed and refined using a modified Delphi process. The Delphi questionnaire was distributed to all members of the Fellowship Training Committee of the American Foregut Society (n=21). Results: A first draft of the competency assessment instrument included 32 steps in four categories. The first round of the Delphi review was completed by 14 respondents (response rate 66.7%). A total of three rounds of Delphi review were performed. Ultimately, 25 items were retained from the original instrument and one modified and four new items were added. The final instrument has 30 steps in four categories. Conclusions: An international and inter-specialty consensus was established on the key components of assessing competence to perform anti-reflux surgery. The resulting instrument could be used to guide competency based assessments of general and thoracic surgeons and trainees.
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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 | 0,164 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».