NS-AUA 2023 Annual Meeting Abstracts – Education, Laparoscopy, Robotics, Surgical Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Office urology practice forms a significant portion of any urological program.Medical schools' curricula may contain exposure to hospital surgical operating room but little of office practice procedures.As more procedures become office-based, learner's preparation in techniques and competency is imperative.Between May 25, 2022, and September 30, 2022, a module was developed and implemented for an office urology practice curriculum based on Kolb's experiential learning model for possible adaption to a training program.Method: The module was developed based on literature review and needs assessment.Volunteer learners were recruited.Consent to participate and confidentiality agreement were obtained.Various conditions of the lower urinary tract were categorized; subjects identified and consented.Participants were scheduled to a learning experience and cycle through multiple times The cycle of experience as follows: concrete experience-observation by learner of direct care by faculty; reflective observation-faculty-facilitated reflection, learning contracts, and feedback; abstract conceptualization: discuss other diagnosis and management strategies based on experience; and active experimentation/hands-on practice with real patient scenarios.Feedback from volunteer learners and patient participants was obtained orally and/or online.Results: There were 4 volunteer learner participants (two undergrad university and 2 nurses).Patient encounter scenarios were BPH, hematuria, incontinence, dysuria, nocturia, and overactive bladder.Learning experience included: performing and interpreting uroflows, ultrasound, and digital rectal exams; obtaining consent and informed consent process; IPSS and urinary diary.This process provided guidance to learners to acquire skills useful for future career and for building facultylearner relationships.Learners were given the opportunity to make their choices and faculty encouraged them to create their learning objectives, identify resources, and devise strategies to achieve their learning objectives.Limitations included the fact that this was a pilot program, with few participants, as well as potential faculty bias and limited ultrasound use.Conclusions: Kolb's experiential learning theory, despite limitations, is useful for a learner module in office urology curriculum.It is recommended for trial in both well-established and newer urology programs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,494 | 0,277 |
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 ».