UNDERSTANDING THE CHALLENGES IN PEDIATRIC ENDOSCOPY TRAINING: PATHWAYS TOWARDS COMPETENCE
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective endoscopy in pediatric gastroenterology requires seamless integration of technical skill, clinical judgement and clear communication. Considerable variation exists across training programs, raising concerns about the reliance on procedural volume as a marker of competence. This thesis aims to explore strategies for endoscopic training, identify areas that are challenging in pediatrics, and determine existing gaps in pediatric endoscopy education. Methods: This sandwich thesis comprises of two distinct studies. The first is a scoping review of the literature published over the past decade (2014-2024) examining educational interventions in endoscopy training within gastroenterology and general surgery. Second, a qualitative descriptive study involving semi-structured interviews with pediatric gastroenterology faculty and trainees at training centers across Canada. The interviews explored essential skills for pediatric endoscopy, experiences with simulation and perceived gaps in current training practices. Results: The scoping review (n=179) revealed a wide range of educational interventions including didactic sessions, simulation-based training and hands-on procedural instruction. Additionally, it highlighted the inconsistent use of several assessment tools, underscoring a lack of consensus for both training and assessment of endoscopy which is amplified in pediatrics. The findings from the qualitative study identified four key themes that elaborated on the these findings, including the critical role of cognitive and integrative skills, the progressive complexity of challenges within training, and the need for a more structured approach to both training and assessment. Conclusions: By exploring the breadth of the evidence from the scoping review and a the depth of qualitative insights, this thesis ascertains the current practices and gaps within endoscopy training. Recommendations include developing a structured endoscopy training program incorporating regular and constructive feedback, dedicated teaching sessions covering both fundamental and advanced concepts, guidance on troubleshooting and management of complications for complex procedures, and opportunities for longitudinal simulation practice.
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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 | 0,026 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».