Validity evidence for observational ERCP competency assessment tools: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND : Assessment of competence in endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) is critical for supporting learning and documenting attainment of skill. Validity evidence supporting ERCP observational assessment tools has not been systematically evaluated. METHODS : We conducted a systematic search using electronic databases and hand-searching from inception until August 2021 for studies evaluating observational assessment tools of ERCP performance. We used a unified validity framework to characterize validity evidence from five sources: content, response process, internal structure, relations to other variables, and consequences. Each domain was assigned a score of 0-3 (maximum score 15). We assessed educational utility and methodological quality using the Accreditation Council for Graduate Medical Education framework and the Medical Education Research Quality Instrument, respectively. RESULTS : From 2769 records, we included 17 studies evaluating 7 assessment tools. Five tools were studied for clinical ERCP, one for simulated ERCP, and one for simulated and clinical ERCP. Validity evidence scores ranged from 2 to 12. The Bethesda ERCP Skills Assessment Tool (BESAT), ERCP Direct Observation of Procedural Skills Tool (ERCP DOPS), and The Endoscopic Ultrasound (EUS) and ERCP Skills Assessment Tool (TEESAT) had the strongest validity evidence, with scores of 10, 12, and 11, respectively. Regarding educational utility, most tools were easy to use and interpret, and required minimal additional resources. Overall methodological quality (maximum score 13.5) was strong, with scores ranging from 10 to 12.5. CONCLUSIONS : The BESAT, ERCP DOPS, and TEESAT had strong validity evidence compared with other assessments. Integrating tools into training may help drive learners' development and support competency decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».