A 15-year review of pediatric neurosurgical fellowships: implications for the pediatric neurosurgical workforce
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: The Accreditation Council for Pediatric Neurosurgical Fellowships (ACPNF) was established in 1992 to oversee fellowship training in pediatric neurological surgery. The present study is a review of all graduates from 1992 through 2006 to identify predictors of American Board of Pediatric Neurological Surgery (ABPNS) certification. METHODS: Basic demographic information including sex, year of graduation from residency, residency training program, year of fellowship training, and fellowship program was collected on each graduate from each of the 22 ACPNF programs. Individuals who did not meet ACPNF requirements (39 trainees) and those currently practicing in Canada (11 individuals) were excluded. Univariate and multivariate analysis were used to identify predictors of ABPNS certification. RESULTS: Of the 193 ACPNF graduates, 143 individuals met the criteria for analysis. Currently, 70 (49%) are ABPNS certified. There is a mean period of 5.1 +/- 2.4 years (range 2-13 years) between finishing fellowship and ABPNS certification. If those who are not expected to be sitting for the boards yet (2002-2006 graduates, 57 individuals) are removed, the rate of ABPNS certification is 66.3%. On average, 9.5 +/-3.0 (range 4-16) fellows are trained per year. There is no statistically significant relationship between fellowship or residency training program and ABPNS certification. CONCLUSIONS: Although the present training infrastructure has the theoretical capacity to train > 20 pediatric neurosurgeons each year, this analysis suggests that current levels will provide approximately 6 ABPNS-certified pediatric neurosurgeons annually. This raises the question of the sufficiency of the future pediatric neurosurgical workforce.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».