Diseño, implementación y evaluación de un curso de disección de hueso temporal para el aprendizaje de habilidades quirúrgicas dirigido a residentes de otorrinolaringología
Bibliographic record
Abstract
Introducción: la disección de hueso temporal es una cirugía compleja.Una estrategia de enseñanza y aprendizaje para desarrollar este tipo de habilidades quirúrgicas es la simulación.Objetivos: diseñar, implementar y evaluar un curso para el aprendizaje de habilidades quirúrgicas en cirugía otológica para residentes.Material y métodos: se obtuvieron los registros quirúrgicos otológicos de residentes egresados de nuestro centro entre 2019 y 2022.Se diseñó el curso usando el modelo de Kern de seis pasos.Se midieron los niveles 1 y 2 de Kirkpatrick con encuestas de satisfacción y de autopercepción de aprendizaje de habilidades quirúrgicas precurso y postcurso.Resultados: se observó amplia dispersión de exposición quirúrgica otológica en residentes.Se definieron cuatro objetivos de aprendizaje y las competencias CanMEDS (Canadian Medical Education Directions for Specialists) del Rol Experto en Otorrinolaringología. La metodología seleccionada fue simulación en modelos cadavéricos.Participaron 16 residentes, reportando un alto grado de satisfacción y aumento significativo en la percepción de logro de aprendizaje postcurso en todas las competencias quirúrgicas evaluadas (p < 0.001).Conclusiones: el curso diseñado e implementado es un aporte a la adquisición y promoción de habilidades quirúrgicas.Demostró ser una experiencia muy satisfactoria y valorada positivamente por los residentes, logrando mejoría en la autopercepción de habilidades quirúrgicas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".