Common surgical training program: standardization of learning quality
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The various surgical specialties in our center have used the simulation and experimental surgery resources available for their training tasks in minimally invasive surgery (MIS) in an individualized manner. With this learning model, a great dispersion of effort and expense was observed, so it was decided to create a unified program based on the following: shared learning, synergy among specialties, moderation of the economic cost, and rational use of the facilities. OBJECTIVE: To describe and assess our consensually designed training program in order to consolidate a shared learning strategy that will enable our residents to acquire and perfect surgical skills in MIS. MATERIALS AND METHODS: The program consists of various increasingly complex phases implemented on a continuous basis throughout the period of specialized training in the virtual laboratory and experimental operating room. The assessment methods were based on quantifiable criteria: percentage of efficiency and completion time of the "McGill Inanimate System for Training and Evaluation of Laparoscopic Skills" (MISTELS) exercises at the beginning and end of the program. An economic study was also conducted. RESULTS: 20 residents have completed the program. Mean times show a significant reduction in each of the exercises. The efficiency percentages at the end of the program were higher than at the beginning (p < 0.001). The cost of the program represented a saving of 67.89%. CONCLUSION: The new MIS training program improved the quality of learning in a safe environment, establishing common criteria among the different specialties and an improved use of resources.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».