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Enregistrement W4404202001 · doi:10.1016/j.hpb.2024.11.001

Advancing excellence: a national peer-coaching program for advanced laparoscopic HPB techniques

2024· article· en· W4404202001 sur OpenAlexaff
Alice Zhu, Marisa Louridas, Sean P. Cleary, Shiva Jayaraman

Notice bibliographique

RevueHPB · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensSt Joseph's Health CentreUniversity Health NetworkToronto General HospitalSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExcellenceCoachingMedical educationMedical physicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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