Structured Reporting in Radiology Residency: A Standardized Approach to Assessing Interpretation Skills and Competence
Notice bibliographique
Résumé
The field of radiology heavily relies on image interpretation and reporting. Radiology residents undergo evaluations primarily based on their interpretation skills, often encountering varied cases with differing complexities. Assessing resident performance in such a diverse setting poses challenges due to variability in judgment among assessors. One aspect of training that can be standardized is the reporting process. Developing a structured reporting system could aid in evaluating resident milestones and achievement of Entrustable Professional Activities (EPAs), facilitating standardized assessment and comparison among peers. From our experiences, we describe a logical reasoning pathway followed by residents in their training, progressing from recognizing abnormalities to describing findings, identifying associated positive and negative findings, and recommending appropriate management. Each step provides evidence of milestone achievement and can be assessed through structured reporting. We propose that a grading system can be applied to assess perception skills, description accuracy, recognition of associated findings, formulation of differential diagnoses, recommendations, and consultation with clinicians. Comparison between junior and senior resident reports allows for monitoring progression and identifying areas for improvement. Although implementing this grading system poses challenges, it offers potential benefits in providing standardized assessment and guiding individualized learning curves for residents. Despite its limitations, once established, the system could enhance residency training in diagnostic imaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».