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Enregistrement W4291143109 · doi:10.1503/cjs.006021

The influence of surgical and procedural rotations and interest in a surgical discipline on medical students’ suturing ability during clerkship

2022· article· en· W4291143109 sur OpenAlexaffvenueabout
Eric Walser, Jake Davidson, Nathalie Carey, Robin Ralph-Edwards, Brendan D. McNeely, Sarah Jones, Andreana Bütter

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeCurriculumClinical clerkshipMedical educationMedical schoolEducational measurementSurgeryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although suturing is an essential competency for medical students, there has been limited research into the skills acquisition process over the course of medical school curriculum. This study aimed to determine whether suturing ability improved over the course of clerkship and whether an interest in a surgical discipline was associated with improved skill acquisition. Methods: The suturing ability of third-year medical students at a large Canadian medical school was assessed at the beginning of clerkship (August 2018) as well as before and after their surgery rotation by 2 expert reviewers using a validated, objective scoring system as well as a qualitative assessment, both in person and via blinded video recordings. Students were randomly allocated to 4 groups for their clerkship year by the medical school. Results: Of 133 eligible students, 115 (86.5%) completed the study. Median suturing assessment scores improved significantly after the surgery rotation (214.5 [interquartile range (IQR) 191.1–235.0] v. 238.0 [IQR 223.5–255.0], p = 0.001). Groups that had completed a procedural rotation (emergency medicine, obstetrics and gynecology) between clerkship and starting their surgery rotation had improved scores between these time points (p < 0.05), whereas scores decreased for groups that did not have a procedural rotation between assessments. Regardless of previous rotations, suturing scores were similar between groups after the surgery rotation. The 21 students (18.3%) who were interested in a surgical discipline had higher suturing scores than students who were not interested in surgery at the beginning of clerkship (229.1 [IQR 220.2–253.0] v. 208.0 [IQR 185.0–228.0], p < 0.001) and after the surgery rotation (252.0 [IQR 227.0–268.0] v. 235.8 [IQR 220.5–251.2], p = 0.02). Conclusion: Medical students’ suturing ability improved during the surgery rotation but was also influenced by other procedural rotations and students’ interest in procedure specialties. Skill acquisition by medical students is complex and requires additional investigation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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