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Enregistrement W2045283581 · doi:10.1097/00001888-200405000-00005

The Effect of Limiting Residents’ Work Hours on Their Surgical Training: A Canadian Perspective

2004· article· en· W2045283581 sur OpenAlexaffabout
Ken Romanchuk

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensSaskatoon City HospitalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimitingWork (physics)Work hoursPerspective (graphical)Medical educationMedicineDutyVariety (cybernetics)PsychologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restrictions in residents' work hours have been in place in Canada for roughly a decade, having been negotiated rather than imposed. The changes in residents' schedules that resulted are roughly equivalent to the limitation of 80 duty hours per week in the United States. When work-hours restrictions began, surgery faculty were worried that residents' experience would be compromised. But these fears have not materialized. Why? The author maintains there are many reasons. (1) Most surgical procedures are now faster, and lengthy inpatient care has diminished, all of which saves time. (2) Formerly difficult or risky procedures are now performed more frequently and safely, which increases residents' education about difficult conditions. (3) A variety of resources (e.g., skills-transfer courses, surgical simulators, etc.) are now available for residents to learn and evolve surgical techniques, and residents take advantage of these resources, being highly motivated to learn the best in the time available to them. (4) There have been positive changes in residents' education that have helped them become more efficient learners than before, with improved resources and skills for faster access to information. The author maintains that in his present surgery residency program, the residents still work extremely hard but are more protected from the unending demands for patient care. They have more time for orderly study and greater opportunities to develop skills other than technical ones. They are in a happier work setting, which the author strongly believes facilitates improved patient care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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