<scp>Competency‐Based</scp> Assessment Tool for Pediatric Esophagoscopy: International Modified Delphi Consensus
Notice bibliographique
Résumé
Objectives/Hypothesis Create a competency‐based assessment tool for pediatric esophagoscopy with foreign body removal. Study Design Blinded modified Delphi consensus process. Setting Tertiary care center. Methods A list of 25 potential items was sent via the Research Electronic Data Capture database to 66 expert surgeons who perform pediatric esophagoscopy. In the first round, items were rated as “keep” or “remove” and comments were incorporated. In the second round, experts rated the importance of each item on a seven‐point Likert scale. Consensus was determined with a goal of 7 to 25 final items. Results The response rate was 38/64 (59.4%) in the first round and returned questionnaires were 100% complete. Experts wanted to “keep” all items and 172 comments were incorporated. Twenty‐four task‐specific and 7 previously‐validated global rating items were distributed in the second round, and the response rate was 53/64 (82.8%) with questionnaires returned 97.5% complete. Of the task‐specific items, 9 reached consensus, 7 were near consensus, and 8 did not achieve consensus. For global rating items that were previously validated, 6 reached consensus and 1 was near consensus. Conclusions It is possible to reach consensus about the important steps involved in rigid esophagoscopy with foreign body removal using a modified Delphi consensus technique. These items can now be considered when evaluating trainees during this procedure. This tool may allow trainees to focus on important steps of the procedure and help training programs standardize how trainees are evaluated. Level of Evidence 5. Laryngoscope , 131:1168–1174, 2021
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 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 ».