A novel smartphone application for the tracking of procedural numbers and trainee experience in gastrointestinal endoscopy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The tracking and documentation of procedures in gastrointestinal endoscopy including therapeutic interventions is an essential but challenging process. The University of Alberta has developed a smartphone app to help facilitate this task. This study evaluated the functionality, usefulness, and user satisfaction of this app. METHODS: Four Gastroenterology (GI) residents and two therapeutic endoscopy fellows participated in the study. The trainees submitted all their data into the app from the procedures in which they participated hands-on for one year, data was collected and analyzed on the app and the website associated with it. RESULTS: Trainees were able to register the procedures immediately after each procedure without difficulty, this data was available to be reviewed at anytime in the app and associated website. Furthermore, the data collected was able to be transformed into tables and graphs on the app website. The total number of procedures and therapeutic interventions performed were easily accessed in the app and website at anytime. The app facilitated the calculation of the cecal intubation rate in colonoscopy and the cannulation rate in ERCP for the therapeutic endoscopy trainee. Trainees reported excellent experience with the app capabilities. CONCLUSIONS: A novel smartphone app was useful in collecting meaningful data submitted by gastrointestinal endoscopy trainees, furthermore, through an associated website, it was capable to create graphs and tables to show and facilitate the calculation of meaningful data such as key performance indicators.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».