Applying to Plastic Surgery Residency: Factors Associated with Medical Student Career Choice
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Applications to plastic surgery residency increased 34 percent from 2002 to 2005, despite decreasing applications to other surgical subspecialties. During this period, medical education, reimbursement, work hours, and media coverage have changed. METHODS: To determine factors responsible for rising applications to plastic surgery residencies, medical student applicants to plastic surgery residencies for 2005 were surveyed. Applicants recorded exposure to plastic surgery during medical school and graded the influence of personality, lifestyle, income potential, and media coverage on their decision to choose plastic surgery training. To further study the effects of plastic surgery exposure on career choice, the percentage of graduating students applying to plastic surgery residency was compared between medical schools with and without plastic surgery training programs. RESULTS: Medical schools that provided greater exposure to plastic surgery and schools with plastic surgery training programs had a higher percentage of graduates applying to plastic surgery residency (p < 0.001). Applicants rated compatibility with the personality of plastic surgeons as a significant factor in their career choice. Lifestyle and income potential were moderately important, whereas media coverage minimally affected career decision. Applicants typically decided on a plastic surgical career during the third year of medical school. CONCLUSIONS: Medical student exposure to plastic surgery is the most influential factor in a student's decision to pursue a career in plastic surgery. To continue the increasing applicant trend toward plastic surgery, plastic surgeon engagement of medical students should be emphasized, ideally before the third year of medical school.
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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 | 0,002 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 découle