Transplant Surgery Fellow Perceptions About Training and the Ensuing Job Market—Are the Right Number of Surgeons Being Trained?
Notice bibliographique
Résumé
The American Society of Transplant Surgeons (ASTS) sought whether the right number of abdominal organ transplant surgeons are being trained in the United States. Data regarding fellowship training and the ensuing job market were obtained by surveying program directors and fellowship graduates from 2003 to 2005. Sixty-four ASTS-approved programs were surveyed, representing 139 fellowship positions in kidney, pancreas and/or liver transplantation. One-quarter of programs did not fill their positions. Forty-five fellows graduated annually. Most were male (86%), aged 31-35 years (57%), married (75%) and parents (62%). Upon graduation, 12% did not find transplant jobs (including 8% of Americans/Canadians), 14% did not get jobs for transplanting their preferred organ(s), 11% wished they focused more on transplantation and 27% changed jobs early. Half fellows were international medical graduates; 45% found US/Canadian transplant jobs, particularly 73% with US/Canadian residency training. Fellows reported adequate exposure to training volume, candidate selection, pre/postoperative care and organ procurement, but not to donor management/selection, outpatient care and core didactics. One-sixth noted insufficient 'mentoring/preparation for a transplantation career'. Currently, there seem to be enough trainees to fill entry-level positions. One-third program directors believe that there are too many trainees, given the current and foreseeable job market. ASTS is assessing the total workforce of transplant surgeons and evolving manpower needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».