MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4403127847 · doi:10.1371/journal.pone.0311444

Educating residents in spine surgery: A study of Entrustable professional activities in neurosurgery and orthopedic surgery

2024· article· en· W4403127847 sur OpenAlexaff
Janissardhar Skulsampaopol, Yu Ming, Michael D. Cusimano

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthopedic surgeryMedicineNeurosurgerySpecialtySpinal surgeryGraduation (instrument)Physical therapyCompetence (human resources)General surgeryFamily medicineSurgeryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surgery for spinal disorders represents some of the commonest surgical procedures performed in many countries worldwide, carried out by neurosurgeons and orthopedic surgeons. Residency training is shifting to competency-based medical education, which requires setting standards for graduating residents and their assessments. However, gaps exist in the literature regarding the parameters used for assessment and the mastery levels expected of graduating residents in the performance of common spinal procedures as defined in Entrustable Professional Activities (EPAs). The objectives of the study were to describe the assessment parameters used for residents, identify the standard of performance expected of graduating residents of EPAs of spinal procedures, and identify factors predicting the expected standard of competent performance of graduating residents. METHODS: The survey was sent to neurosurgery and orthopedic surgery Faculty requesting their recommendations on parameters of assessment and the expected standard competence performance for EPAs related to spinal procedures using our entrustment scale (A-E). RESULTS: Based on total responses, the recommended number of assessments and assessors for each EPA was 5 and 2, respectively. Regarding each specialty, there was no significant difference in the recommended number of assessments for each EPA. However, neurosurgery Faculty recommended higher number of assessors(n = 3) than orthopedic surgery Faculty(n = 2) for both posterior spinal decompression EPA(PSD) (p = 0.01) and spinal instrumentation EPA(SI) (p = 0.04). Based on total responses, 83% felt PSD was appropriate to the general practice, 86.8% considered it not too broad, and 62.3% expected entrustment level E as a graduation target. The proportions of these ratings were slightly lower for SI at 58.5%, 71.7% and 56.6%, respectively. Both specialties indicated that the EPAs were not too broad. In contrast, neurosurgery Faculty were more likely to consider these EPAs appropriate for general practice than orthopedic surgery Faculty for both PSD (94.7% vs 53.3%, p = 0.0003) and SI (68.4% vs 33.3%, p = 0.02). Moreover, neurosurgery Faculty had a higher expected standard of performance as a graduation target for both PSD (Level E 76.3% vs 26.7%, p = 0.001) and SI (Level E 65.8% vs 33.3%, p = 0.03) than orthopedic surgery Faculty. Expectations of entrustment level E for PSD was associated with the belief that the current EPA was appropriate for the general practice of their specialty with an odds ratio of 8.35 (p = 0.01, 95%CI 1.53-45.67). CONCLUSIONS: A difference exists in parameters of assessment and expected standard competence performance of spine procedures among spinal surgery specialties. In our opinion, there should be efforts to develop consensus between specialties for the sake of uniform delivery of high-quality care for patients regardless of the specialty of their surgeon. Our results will be particularly valuable to certification bodies in the assessment of spinal milestones. This study has important implications for the design of residency and fellowship education in spinal surgery internationally.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONE→Même sujetSurgical Simulation and Training→Travaux en français237 207→