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Enregistrement W4390275428 · doi:10.1001/jamasurg.2023.6522

A Video-Based Procedure-Specific Competency Assessment Tool for Minimally Invasive Esophagectomy

2023· letter· en· W4390275428 sur OpenAlexaff
Mirte H. M. Ketel, Bastiaan Klarenbeek, Yassin Eddahchouri, Edward Cheong, Miguel A. Cuesta, Elke Van Daele, Lorenzo Ferri, Suzanne S. Gisbertz, Christian A. Gutschow, Michal Hubka, A. H. Hölscher, Simon Law, Misha Luyer, Robert E. Merritt, Christopher R. Morse, Carmen Mueller, Grard A. P. Nieuwenhuijzen, Magnus Nilsson, Piet Pattyn, Yaxing Shen, Frits J. H. van den Wildenberg, Inger L. Abma, Camiel Rosman, Frans van Workum

Notice bibliographique

RevueJAMA Surgery · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInter-rater reliabilityIntra-rater reliabilityIntraclass correlationConstruct validityReliability (semiconductor)Mie scatteringSurgeryMedical physicsRating scalePatient satisfactionInternal medicinePsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Minimally invasive esophagectomy (MIE) is a complex procedure with substantial learning curves. In other complex minimally invasive procedures, suboptimal surgical performance has convincingly been associated with less favorable patient outcomes as assessed by peer review of the surgical procedure. Objective: To develop and validate a procedure-specific competency assessment tool (CAT) for MIE. Design, Setting, and Participants: In this international quality improvement study, a procedure-specific MIE-CAT was developed and validated. The MIE-CAT contains 8 procedural phases, and 4 quality components per phase are scored with a Likert scale ranging from 1 to 4. For evaluation of the MIE-CAT, intraoperative MIE videos performed by a single surgical team in the Esophageal Center East Netherlands were peer reviewed by 18 independent international MIE experts (with more than 120 MIEs performed). Each video was assessed by 2 or 3 blinded experts to evaluate feasibility, content validity, reliability, and construct validity. MIE-CAT version 2 was composed with refined content aimed at improving interrater reliability. A total of 32 full-length MIE videos from patients who underwent MIE between 2011 and 2020 were analyzed. Data were analyzed from January 2021 to January 2023. Exposure: Performance assessment of transthoracic MIE with an intrathoracic anastomosis. Main Outcomes and Measures: Feasibility, content validity, interrater and intrarater reliability, and construct validity, including correlations with both experience of the surgical team and clinical parameters, of the developed MIE-CAT. Results: Experts found the MIE-CAT easy to understand and easy to use to grade surgical performance. The MIE-CAT demonstrated good intrarater reliability (range of intraclass correlation coefficients [ICCs], 0.807 [95% CI, 0.656 to 0.892] for quality component score to 0.898 [95% CI, 0.846 to 0.932] for phase score). Interrater reliability was moderate (range of ICCs, 0.536 [95% CI, -0.220 to 0.994] for total MIE-CAT score to 0.705 [95% CI, 0.473 to 0.846] for quality component score), and most discrepancies originated in the lymphadenectomy phases. Hypothesis testing for construct validity showed more than 75% of hypotheses correct: MIE-CAT performance scores correlated with experience of the surgical team (r = 0.288 to 0.622), blood loss (r = -0.034 to -0.545), operative time (r = -0.309 to -0.611), intraoperative complications (r = -0.052 to -0.319), and severe postoperative complications (r = -0.207 to -0.395). MIE-CAT version 2 increased usability. Interrater reliability improved but remained moderate (range of ICCs, 0.666 to 0.743), and most discrepancies between raters remained in the lymphadenectomy phases. Conclusions and Relevance: The MIE-CAT was developed and its feasibility, content validity, reliability, and construct validity were demonstrated. By providing insight into surgical performance of MIE, the MIE-CAT might be used for clinical, training, and research purposes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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