Core competencies in surgery: evaluating the goals of urology residency training in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada and the United States, the relevance and utility of training objectives as perceived by practising surgeons is rarely examined. We sought to determine if urology residency training objectives reflect the broad realities of urologic practice. METHODS: A survey, based on the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada training objectives for urology, was designed and validated. All 418 full-time practising members of the Canadian Urological Association were surveyed. RESULTS: The overall response rate was 63%. Many specialized clinical areas of urology that receive little emphasis in the training objectives were rated as useful by the majority: laparoscopic surgery (92%), percutaneous renal access (86%), transrectal ultrasonography (84%), pediatric urology (81%), extracorporeal shockwave lithotripsy (70%), urethral reconstruction (66%) and adrenal surgery (62%). Microsurgery and transplantation were perceived as less useful (54% and 22% respectively). Virtually all nonsurgical training objectives were regarded as useful components of training; however, in the opinion of the majority of respondents residency did not prepare them for many of these: the challenges of office and hospital administration (91% and 89% not prepared [NP]), building a referral base (67% NP), time management (60% NP) and providing care under financial constraints (60% NP). CONCLUSION: The study results support the current training objectives and indicate areas requiring increased emphasis.
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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 ».