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Enregistrement W7128145344

Defining Principles of Expert Performance During Medical Procedures: Optimizing Assessment Criteria of Procedural Skills

2025· dissertation· en· W7128145344 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychomotor learningProcedural knowledgeThematic analysisProcedural memoryVariety (cybernetics)Dreyfus model of skill acquisitionGeneralizationCore competency
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: For pediatric residency programs, the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada has outlined certain Entrustable Professional Activities that center around procedural skills that residents are assessed on for competency. Currently, procedural skill training and assessment focuses on the technical aspects of procedural performance such as psychomotor skills and knowledge, hindering our understanding of procedural expertise. Madani et al., (2017), have developed a universal framework that describes the core skill domains important for expert performance in the operating room; however, the framework may not be transferable to pediatrics and procedures performed outside of the operating room. This thesis aims to understand the core principles that guide expert performance during medical procedures. Methods: In this study, we took a qualitative description approach and used Braun and Clarke’s reflexive thematic analysis. We conducted semi-structured interviews with faculty from procedure-heavy specialties across Canada, and inquired about general steps in procedures, skills needed for procedural expertise, and procedural training programs. Results: There were 18 participants in this study from six institutions across Canada. We identified five themes from our data: (1) Procedural Expertise Requires Skills that Go Beyond Psychomotor Skills, and Relies Heavily on Non-Technical Skills, (2) The Generalization of Procedural Expertise is Dependent on the Skills, Specialty, and Contextual and Patient Factors, (3) Approaching Expected/Unexpected Events in Procedures and Deciding on Adaptations is a Crucial Part of Expertise, (4) Pediatric Training Programs Use a Variety of Approaches in Procedural Training, and (5) Decrease in Procedural Opportunities for Experts Lead to Skill Decay. Conclusions: In conclusion, the findings of this thesis suggest that the core principles of procedural expertise are similar to the core principles of expert surgeons apart from communication with caregivers. The findings of this thesis can be used in developing holistic assessment plans for procedural performance and modifying Madani et al.’s framework for expertise in pediatric procedures.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,149
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,149
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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