Exploring Surgeons' Perceptions of the Role of Simulation in Surgical Education: A Needs Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The last two decades have seen the adoption of simulation-based surgical education in various disciplines. The current study’s goal was to perform a needs assessment using the results to inform future curricular planning and needs of surgeons and learners.Methods: A survey was distributed to 26 surgeon educators and interviews were conducted with 8 of these surgeons. Analysis of survey results included reliability and descriptive statistics. Interviews were analyzed for thematic content with a constant comparison technique, developing coding and categorization of themes.Results: The survey response rate was 81%. The inter-item reliability, according to Cronbach’s alpha was 0.81 with strongest agreement for statements related to learning new skills, training new residents and the positive impact on patient safety and learning. There was less strong agreement for maintenance of skills, improving team functioning and reducing teaching in the operating room. Interview results confirmed those themes from the survey and highlighted inconsistencies for identified perceived barriers and a focus on acquisition of skills only. Interview responses specified concerns with integrating simulation into existing curricula and the need for more evaluation as a robust educational strategy.Conclusion: The findings were summarized in four themes: 1) use of simulation, 2) integration into curriculum, 3) leadership, and 4) understanding gaps in simulation use. This study exemplifies a mixed-methods approach to planning a surgical simulation program through a general needs assessment.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».