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Enregistrement W2068017611 · doi:10.1155/2014/281923

Aesthetic Surgery Training during Residency in the United States: A Comparison of the Integrated, Combined, and Independent Training Models

2014· article· en· W2068017611 sur OpenAlexaff
Arash Momeni, Rebecca Y. Kim, Derrick C. Wan, Ali Izadpanah, Gordon K. Lee

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery International · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Residency trainingMedical educationMedicineComputer scienceGeographyContinuing education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Three educational models for plastic surgery training exist in the United States, the integrated, combined, and independent model. The present study is a comparative analysis of aesthetic surgery training, to assess whether one model is particularly suitable to provide for high-quality training in aesthetic surgery. Methods. An 18-item online survey was developed to assess residents' perceptions regarding the quality of training in aesthetic surgery in the US. The survey had three distinct sections: demographic information, current state of aesthetic surgery training, and residents' perception regarding the quality of aesthetic surgery training. Results. A total of 86 senior plastic surgery residents completed the survey. Twenty-three, 24, and 39 residents were in integrated, combined, and independent residency programs, respectively. No statistically significant differences were seen with respect to number of aesthetic surgery procedures performed, additional training received in minimal-invasive cosmetic procedures, median level of confidence with index cosmetic surgery procedures, or perceived quality of aesthetic surgery training. Facial aesthetic procedures were felt to be the most challenging procedures. Exposure to minimally invasive aesthetic procedures was limited. Conclusion. While the educational experience in aesthetic surgery appears to be similar, weaknesses still exist with respect to training in minimally invasive/nonsurgical aesthetic procedures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations28
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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