Anatomical variations: How do surgical and radiology training programs teach and assess them in their training curricula?
Notice bibliographique
Résumé
Sound knowledge of anatomy and Anatomical variations plays an integral role in surgical and radiology specialties. This study investigated the current teaching and assessment trends on Anatomical variations in various surgical and radiology specialty training curricula in Canada and Australia. A survey was sent to 122 Program Directors and Chairs of specialty committees in Canada and Directors of Training/Education in Australia of selected surgical and radiology specialties. A total of 80.7% of respondents report that their training curricula include Anatomical variations. The highest rated classes of variations included in the curriculum are arterial (76%), venous (68%), followed by organs (64%). All trainees learn about Anatomical variations from surgeons and radiologists (100%) and via suggested textbooks of the specialty (87.1%). A total of 54.8% report that specialty training curricula do not suggest specific anatomical variation classifications for the trainees to learn, and 16.1% are uncertain if the colleges provide such kind of instruction. Trainees typically communicated findings of variations in case presentations and clinic's meetings. About 32.3% of respondents report that Anatomical variations are not assessed in their training curriculum. About 39.3% of experienced clinicians in the study report they encounter variations on a monthly basis and 25 and 21.4% on a weekly and daily basis, respectively. Surgical and radiology colleges need to investigate for hidden curriculum in their specialty training programs to ensure there are no gaps in knowledge and training related to Anatomical variations. Most educational leaders surveyed believe more teaching on Anatomical variations in the first 4 years of training would benefit resident doctors.
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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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».