Assessment of competence in antegrade intramedullary nail osteosynthesis of femoral shaft fractures: A global Delphi consensus study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Antegrade intramedullary nailing of femoral shaft fractures (FSF) is a core competency in orthopedic surgery. However, trainees' skills acquisition is hindered due to reduced exposure to the procedure. Competency-based medical education (CBME) and simulation-based training (SBT) offer an alternative to traditional time-based residency models; however, their implementation in FSF fixation requires assessment tools supported by validity evidence. This study aimed to use the Delphi method to establish consensus regarding assessment parameters for antegrade FSF nailing. Materials and methods: A modified Delphi study was conducted with a global panel of AO trauma faculty educators. In round 1, panelists proposed key technical skills and common errors during FSF fixation. Round 2 involved rating parameter importance on a 5-point Likert-like scale. In Round 3, specific score ranges were determined for a specific fracture model; these results are not presented in this study. In the final round, each parameter was assigned a weight from 1 to 10. Pearson's correlation coefficient was calculated between round 2 and the final round. Results: Of 98 panelists included, 87 actively participated. Round 1 yielded 37 parameters. Consensus was reached for 34 after round 2. The mean importance rating in round 2 was 4.04 (SD 0.34), and the mean weight rating in the final round was 8.56 (SD 0.62). A strong correlation was found between importance and weight ratings (r = 0.94, p < 0.001). The final 34 parameters cover the entire fixation process, with 2 relating to fracture reduction, 6 to guidewire placement and entry point, 4 to reaming, 3 to nail choice, 6 to nail placement, 9 to interlocking, and 4 to the end of the procedure. Discussion: This study defined 34 expert-derived parameters for intramedullary FSF fixation. They are well-suited for implementation in CBME programs and simulators, ensuring content validity and supporting structured skills training.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».