Coaching in Surgical Education
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objectives of this study were to review the coaching literature to (1) characterize the criteria integral to the coaching process, specifically in surgery, and (2) describe how these criteria have been variably implemented in published studies. Background: Coaching is a distinct educational intervention, but within surgery the term is frequently used interchangeably with other more established terms such as teaching and mentoring. Methods: A systematic search was performed of the MEDLINE and Cochrane databases to identify studies that used coach/coaching as an intervention for surgeons for either technical or nontechnical skills. Study quality was evaluated using the Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI). Results: A total of 2280 articles were identified and after screening by title, abstract and full text, 35 remained. Thirteen coaching criteria (a–m) were identified in 4 general categories: 1. overarching goal (a. refine performance of an existing skill set), 2. the coach (b. trusting partnership, c. avoids assessment, d. 2-way communication), the coachee (e. voluntary participation, f. self-reflection, g. goal setting, h. action plan, i. outcome evaluation), and the coach-coachee rapport (j. coaching training, k. structured coaching model, l. non-directive, m. open ended questions). Adherence to these criteria ranged from as high of 73% of studies (voluntary participation of coach and coachee) to as low as 7% (use of open-ended questions). Conclusions: Coaching is being used inconsistently within the surgical education literature. Our hope is that with establishing criteria for coaching, future studies will implement this intervention more consistently and allow for better comparison and generalization of results.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».