Evaluering av læringskurver og kompetanse i kolorektal endoskopisk slimhinnereseksjon blant avanserte endoskopistudenter (EMR-STAT)

Baseline og Post-Training Questionnaires: EMR-STAT Baseline Questionnaire er for å bedre forstå deltakerens nivå av komfort med C-EMR prosedyren. På slutten av opplæringen vil deltakeren fylle ut EMR-STAT Post-Training Questionnaire for å evaluere sin treningserfaring.

Standardisert vurderingsverktøy (EMR-STAT) og karakterprotokoll (fase 1): EMR-STAT er et verktøy utviklet for kompetansevurdering. Verktøyet vil bli brukt på en kontinuerlig måte under AETs opplæring i kolorektal EMR. Målet med verktøyet er å evaluere nøkkelkonsepter og kjerneferdigheter som er nødvendige for høykvalitets kolorektal EMR som nylig skissert av US Multi-Society Task Force on Colorectal Cancer10. Vi har tidligere demonstrert gjennomførbarheten av dette verktøyet i en tidligere studie9. Instrumentet evaluerer for sentrale kognitive og tekniske trinn, inkludert scopeposisjonering, lesjonsvurdering, submukosal løfting, endoskopisk reseksjon, tilleggsreseksjons-/ablasjonsteknikker, behandling av uønskede hendelser og lukking av elektiv defekt. Et 4-punkts poengsystem ble utviklet for å gradere hvert endepunkt: 4 (overlegen), oppnår oppgave uten instruksjon; 3 (avansert), oppnår med minimale verbale signaler; 2 (middels), oppnås med flere verbale signaler eller praktisk assistanse; 1 (nybegynner), kan ikke fullføre og krever at trener tar over. Å sette disse forhåndsdefinerte ankrene for spesifikke individuelle kognitive og tekniske ferdigheter under gradering sikrer at dataene som samles inn er reproduserbare fra en evaluator til den neste. I tillegg vil en samlet vurderingsscore på 10 poeng (1-3, under gjennomsnittet; 4-6, middels; 7-9, avansert; 10, overlegen) gis for hvert tilfelle. Dette graderingsformatet for endoskopisk ytelse er tidligere validert6,11,12

Traineene vil bli evaluert under live-cases som en del av treningsopplevelsen. Det vil være pasientdata som vil bli samlet inn på EMR_STAT, men ingen pasientidentifikatorer vil bli dokumentert. Denne datainnsamlingen er integrert i studien fordi disse faktorene kan spille en rolle i kompleksiteten til prosedyren og påvirke deltakernes EMR-ytelse (eks. en kreftlesjon er vanskeligere å dissekere enn en ikke-kreftlesjon). Disse dataene vil bli analysert som en del av læringskurven for traineene