Advancing excellence: a national peer-coaching program for advanced laparoscopic HPB techniques
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical coaching is valuable for disseminating knowledge, refining skills, and fostering continuous professional development for surgeons in practice. This work aims to implement a national coaching program for Canadian HPB surgeons, emphasizing advanced laparoscopic techniques, and to assess subsequent adoption. Secondary objectives include evaluating surgeon perceptions, barriers, and experiences. METHODS: Mid-to-late career HPB surgeons across Canada joined a peer surgical coaching program for advanced laparoscopic skills. The program included didactic sessions followed by practical coaching with case observation, simulation labs, and real-time coaching in the operating room. One lead surgeon from each center was invited to participate in the exit interview. RESULTS: Eight centers across four provinces completed the program, and one lead surgeon from each site was interviewed. Surgeons reported a 34.9 % increase in self-perceived comfort levels in laparoscopic HPB surgeries, with a 24.2 % and 56.7 % increase in laparoscopic liver and pancreas resections, respectively. Participants acknowledged challenges in implementing surgical coaching, citing barriers related to surgeon and societal factors. Overcoming these challenges required mutual respect, openness to learning, and building sustained change through team collaboration and long-term coach relationships. DISCUSSION: This work demonstrated the practicality of a nationwide coaching program and its capacity to effect substantial, long-term change in clinical practice.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».