MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity of Illinois ChicagoMême sujetSurgical Simulation and TrainingTravaux en français237 207