The Otolaryngology boot camp: A scoping review evaluating commonalities and appraisal for curriculum design and delivery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Surgical boot camps are becoming increasingly popular in Otolaryngology-Head and Neck Surgery (OHNS) residency programs. Despite pioneering virtual reality and simulation-based surgical education, these boot camps have lacked critical appraisal. The objective of this article was to examine the adoption and utility of surgical boot camps in OHNS residency training programs around the world. DATA SOURCES: Ovid Medline and PubMed databases were systematically searched in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines for scoping reviews. Additionally, a grey literature search was performed. REVIEW METHODS: Inclusion criteria were peer-reviewed publications and grey literature sources that reported on OHNS boot camps for the novice learner. The search was restricted to human studies published in English. Studies were excluded if they were not examining junior trainees. RESULTS: A total of 551 articles were identified. Following removal of duplicates, screening, and full text review, 16 articles were included for analysis. Seven major boot camps were identified across various academic sites in the world. Most boot camps were one-day intensive camps incorporating a mixture of didactic, skill specific, and simulation sessions using an array of task trainers and high-fidelity simulators focusing on OHNS emergencies. Studies measuring trainee outcomes demonstrated improvement in trainee confidence, immediate knowledge, and skill acquisition. CONCLUSION: Surgical boot camps appear to be an effective tool for short term knowledge and skill acquisition. Further studies should examine retention of skill and maintenance of confidence over longer intervals, as little is known about these lasting effects.
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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 | 0,078 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».