Enhancing Surgical Training Through Coaching: A Systematic Review of Self-Determination Theory in Surgical Education
Notice bibliographique
Résumé
Introduction.Surgical coaching is an emerging teaching method that promotes professional development.However, few interventions are grounded in educational theory.This systematic review evaluated how surgical coaching aligns with Self-Determination Theory (SDT), a framework emphasizing autonomy, competence, and relatedness, and whether SDT alignment is associated with improved educational outcomes. Methods.A systematic review was conducted in November 2024 across multiple databases using PRISMA guidelines.Eligible studies evaluated surgical coaching interventions in the U.S. or Canada, included residents or attendings, and reported educational outcomes.Study quality, educational impact, and SDT alignment were assessed using the MERSQI, Kirkpatrick's framework, and Gillison et al.'s coding framework, respectively.Results.Fifteen studies met inclusion criteria.Coaching models included faculty-led (n = 10), peer-led (n = 6), and hybrid (n = 1) formats.SDT strategies were coded 87 times: competencesupportive strategies were most common (n = 43), followed by autonomy (n = 31) and relatedness (n = 13).Interventions using video review or validated skill assessments (e.g., OSATS, GOALS) had significantly higher MERSQI scores (p <0.05).Six randomized controlled trials demonstrated improved technical performance.Peer-led and hybrid models showed greater SDT alignment.Conclusions.SDT-aligned coaching programs, particularly those using structured curricula, validated tools, and milestone-based feedback, may enhance surgical education by fostering motivation and skill development.Peer-led and video-based models showed promise for supporting autonomy and relatedness.SDT may serve not only as a theoretical foundation, but as a practical framework to improve coaching design, reinforce psychological safety, and promote individualized, competency-based growth.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».