Assessing Mastery of Laparoscopic Skills for a Junior Resident Prior to Entering the Operating Room
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».