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Enregistrement W4387883492 · doi:10.2196/50212

Teaching Basic Surgical Skills Using a More Frugal, Near-Peer, and Environmentally Sustainable Way: Mixed Methods Study

2023· article· en· W4387883492 sur OpenAlexvenueno aff
Ben Smith, Christopher Paton, Prashanth Ramaraj

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesImperial College London
Mots-clésLogbookMedicineEvisceration (ophthalmology)Medical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Royal College of Surgeons Basic Surgical Skills (BSS) course is ubiquitous among UK surgical trainees but is geographically limited and costly. The COVID-19 pandemic has reduced training quality. Surveys illustrate reduced logbook completion and increased trainee attrition. Local, peer-led teaching has been shown to be effective at increasing confidence in surgical skills in a cost-effective manner. Qualitative data on trainee well-being, recruitment, and retention are lacking. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the impact of a novel program of weekly, lunchtime BSS sessions on both quantitative and qualitative factors. METHODS: A weekly, lunchtime BSS course was designed to achieve the outcomes of the Royal College of Surgeons BSS course over a 16-week period overlapping with 1 foundation doctor rotation. All health care workers at the study center were eligible to participate. The study was advertised via the weekly, trust-wide information email. Course sessions included knot tying, suturing, abscess incision and drainage, fracture fixation with application of plaster of Paris, joint aspirations and reductions, abdominal wall closure, and basic laparoscopic skills. The hospital canteen sourced unwanted pig skin from the local butcher for suturing sessions and pork belly for abscess and abdominal wall closure sessions. Out-of-date surgical equipment was used. This concurrent, nested, mixed methods study involved descriptive analysis of perceived improvement scores in each surgical skill before and after each session, over 4 iterations of the course (May 2021 to August 2022). After the sessions, students completed a voluntary web-based feedback form scoring presession and postsession confidence levels on a 5-point Likert scale. Qualitative thematic analysis of voluntary semistructured student interview transcripts was also performed to understand the impact of a free-to-attend, local, weekly, near-peer teaching course on perceived well-being, quality of training, and interest in a surgical career. Students consented to the use of feedback and interview data for this study. Ethics approval was requested but deemed not necessary by the study center's ethics committee. RESULTS: =5.3117) across all surgical skills over 4 iterations. Among the 7 semistructured interviews, 100% (7/7) of the participants reported improved perceived well-being, value added to training, and positivity toward near-peer teaching and 71% (5/7) preferred local weekly teaching. Interest in a surgical career was unchanged. CONCLUSIONS: This course was feasible around clinical workloads, resourced locally at next to no cost, environmentally sustainable, and free to attend. The course offered junior doctors not only a weekly opportunity to learn but also to teach. Peer-led, decentralized surgical education increases confidence and has a positive effect on perceptions about well-being and training. We hope to disseminate this course, leading to reproduction in other centers, refinement, and wide implementation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,386 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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