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Enregistrement W6889138739 · doi:10.25417/uic.17025668

Assessing Mastery of Laparoscopic Skills for a Junior Resident Prior to Entering the Operating Room

2021· article· en· W6889138739 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Illinois Chicago · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationTest (biology)Mastery learningEducational measurementCompetency assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Simulation has become a standard for developing laparoscopic skills. Common training programs base their passing scores on comparing noncompetent to competent surgeons (Fraser et al., 2003; Thinggaard et al., 2015). With the era of competency-based medical education (CBME), passing scores should be based on the expected skills from the resident for the next stage of training. Purpose: The purpose of this study was to develop a passing score for the CanTAB test which is reflective of the skill expected of a “well-prepared” obs/gyn resident about to start assisting in the OR. The CanTAB test is a modified version of the Training and Assessment of Basic Laparoscopic Techniques (TABLT) test using supplies available in Canada (Thinggaard et al., 2014/2018, 2015). The “well-prepared” resident was operationalized as a resident who could follow explicit instructions, a 2.0 on the Ottawa Surgical Competency Operating Room Evaluation (OSCORE) (Gofton et al., 2012). Methods: Residents and faculty at the University of Manitoba (UofM) obs/gyn department were recruited. Participants could complete any or all of the following: an OR assessment based on the OSCORE and Global Objective Assessment of Laparoscopic Skills (GOALS) tools, the CanTAB test, and/or the mastery Angoff standard-setting exercises informed by a participant’s individual results or the cumulative study results. CanTAB passing scores were calculated using two standard-setting methods: The mastery Angoff and “well-prepared” borderline regression. Results: Eleven participants completed the study: 6 residents and 5 fellows/attendings. The CanTAB scores ranged from 723(123.5) to 1625(503.4), with senior residents scoring the highest. The CanTAB passing scores were 602 for mastery Angoff-1, 862 for mastery Angoff-2, 993 (p=0.005) for the “well-prepared” regression line between the OSCORE and CanTAB scores, and 1270 (p=0.469) for the “well-prepared” regression line between the GOALS and CanTAB scores. The passing rates ranged from 25 to 100%, with the OSCORE-based regression line having the second-lowest passing rate with 25% of junior residents and 100% of senior residents and attendings passing. Conclusion: A CanTAB passing score of 993, based on the OSCORE level of 2.0 well-prepared borderline regression method, can best identify resident well-prepared to assist laparoscopic surgery with explicit instructions in the OR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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
Publié2021
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