Content Assessment of Surgical-Education Videos on YouTube for Total Laparoscopic Hysterectomy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: This study assessed the content of online videos as educational supplements for gynecology trainees for total laparoscopic hysterectomy (TLH). Materials and Methods: A cross-sectional analysis was performed of relevant YouTube videos. The key words laparoscopic total hysterectomy surgical training and laparoscopic total hysterectomy surgical education were used to retrieve the top 60 videos per search query. Videos without live surgical footage, audio, or written narration; or with commercial intent were excluded. Two independent reviewers evaluated the videos, using a modified version of the Objective Scale Specific for the Assessment of Technical Skills for Laparoscopic Hysterectomy (H-OSATS) to assess inclusion of necessary steps; the Objective Structured Assessment of Technical Skills (OSATS) for laparoscopy to assess surgical technique; and a 3-point Likert scale to assess surgical difficulty. Results: A total of 12 videos were analyzed: 11 (91.6%) videos were created by physicians without academic affiliations and 1 was from an academic center. The mean H-OSATS and OSATS scores were 21.75/53 (41%) and 16.05/20 (82.5%), respectively. Inter-rater agreement was rated at 95.3% with a Cohen's κ of 0.90. All videos included appropriate instruction on division of the major uterine blood supply (100%). Conversely, very few videos included information about preoperative instruction for patient positioning (5.56%), abdominal entry (12.50%), trocar insertion (14.58%), and inspection of the peritoneal cavity (20.83%). Mean surgical difficulty was rated as easy (1.6/3). Conclusions: Online surgical videos demonstrate adequate surgical skill and technique, but do not provide thorough inclusion of the steps required to perform TLH. There is a need to produce open-access high-quality comprehensive videos for TLH instruction. (J GYNECOL SURG 39:190)
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».