Validation of the National Aeronautics and Space Administration Task Load Index as a Tool to Evaluate-The Learning Curve for Endoscopy Training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although workplace workload assessments exist in different fields, an endoscopy-specific workload assessment tool is lacking. OBJECTIVE: To validate such a workload tool and use it to map the progression of novice trainees in gastroenterology in performing their first endoscopies. METHODS: The National Aeronautics and Space Administration Task Load Index (NASA-TLX) workload assessment tool was completed by eight novice trainees in gastroenterology and 10 practicing gastroenterologists⁄surgeons. An exploratory factor analysis was performed to construct a streamlined endoscopy-specific task load index, which was subsequently validated. The 'Endoscopy Task Load Index' was used to monitor progression of trainee exertion and self-assessed performance over their first 40 procedures. RESULTS: From the factor analysis of the NASA-TLX, two principal components emerged: a measure of exertion and a measure of self-efficacy. These items became the components of the newly validated Endoscopy Task Load Index. There was a steady decline in self-perceived exertion over the training period, which was more rapid for gastroscopy than colonoscopy. The self-efficacy scores for gastroscopy rapidly increased over the first few procedures, reaching a plateau after this period of time. For colonoscopy, there was a progressive increase in reported self-efficacy over the first three quartiles of procedures, followed by a drop in self-efficacy scores over the final quartile. DISCUSSION: The present study validated an Endoscopy Task Load Index that can be completed in <1 min. Practical implications of such a tool in endoscopy education include identifying periods of higher perceived exertion among novice endoscopists, facilitating appropriate levels of guidance from trainers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».