Cosmetic Surgery Training in Plastic Surgery Residency Programs in the United States: How Have We Progressed in the Last Three Years?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2006, a survey performed by Morrison et al analyzed the experience of aesthetic surgery training from the perspective of residents and their program directors in plastic surgery programs across the United States. OBJECTIVES: The authors conducted a survey to follow-up on the Morrison results three years after publication, to assess the changes in plastic surgery residency programs. METHODS: In December 2009, a 17-question survey was sent to program directors, and a 19-question survey was sent to senior residents in all Accreditation Council for Graduate Medical Education-approved plastic surgery residency programs in the United States. The questions were posed in a five-point ranking format. The two additional questions included in the senior resident survey related to career aspirations and desirable areas of additional training. Ninety-two program directors and 397 senior residents received the survey. RESULTS: Forty-four program director surveys (47.8%) and 117 (29.5%) senior resident surveys were returned. Two-thirds of programs offered a residents' clinic, which was considered the preferred method of cosmetic surgery education by residents. Residents reported increased exposure to nonsurgical procedures such as lasers and injectables. Abdominoplasty, breast augmentation, and breast reduction remained the procedures most frequently performed by residents with confidence, as in the 2006 survey. Facial aesthetic procedures, including rhinoplasty and facelift, remained challenging to residents. Many residents (55.7%) felt confident integrating cosmetic surgery into their practice. One-third of residents reported that they would apply for a cosmetic fellowship. CONCLUSIONS: This survey shows an improvement in cosmetic surgery training for plastic surgery residents in the United States, particularly in that noninvasive cosmetic treatments are being increasingly taught. Since 2006, steps have been taken to provide more comprehensive cosmetic surgery education to residents, encouraging the delivery of the safe, high-quality care expected of a board-certified plastic surgeon.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».