Assessment of laparoscopic skills: comparing the reliability of global rating and entrustability tools
Notice bibliographique
Résumé
Background: Competence by design (CBD) residency programs increasingly depend on tools that provide reliable assessments, require minimal rater training, and measure progression through the CBD milestones. To assess intraoperative skills, global rating scales and entrustability ratings are commonly used but may require extensive training. The Competency Continuum (CC) is a CBD framework that may be used as an assessment tool to assess laparoscopic skills. The study aimed to compare the CC to two other assessment tools: the Global Operative Assessment of Laparoscopic Skills (GOALS) and the Zwisch scale. Methods: Four expert surgeons rated thirty laparoscopic cholecystectomy videos. Two raters used the GOALS scale while the remaining two raters used both the Zwisch scale and CC. Each rater received scale-specific training. Descriptive statistics, inter-rater reliabilities (IRR), and Pearson's correlations were calculated for each scale. Results: < 0.001) were found. The CC had an inter-rater reliability of 0.74 whereas the GOALS and Zwisch scales had inter-rater reliabilities of 0.44 and 0.43, respectively. Compared to GOALS and Zwisch scales, the CC had the highest inter-rater reliability and required minimal rater training to achieve reliable scores. Conclusion: The CC may be a reliable tool to assess intraoperative laparoscopic skills and provide trainees with formative feedback relevant to the CBD milestones. Further research should collect further validity evidence for the use of the CC as an independent assessment tool.
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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 | 0,025 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».