Training tomorrow’s surgeons: what are we looking for and how can we achieve it?
Notice bibliographique
Résumé
The aim of a surgical residency program is to produce competent professionals in a safe and pedagogically efficient environment. For many years, there has been an overemphasis on technical attributes as the fundamental competencies of a trained surgeon. With the advent of new frameworks for defining the outcomes of surgical training, such as CanMeds from the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada and the six competencies outlined by the Accreditation Council for Graduate Medical Education in USA, there has been a broadening of the focus of surgical training. Although technical proficiency is definitely an important prerequisite for a successful outcome, other qualities such as intellectual abilities, personality and communication skills, and a commitment to practice are important elements in the profile of a competent surgeon. Recently, there is a growing appreciation for the heterogeneity in achievement of technical competence among our trainees, with some residents able to quickly master technical skill in contrast to others who may never achieve mastery in the technical domain. The questions of how to select, teach and grant privileges for independent practice requires an understanding of the components of surgical competence and implementation of evidence based tools for training and assessment of these competencies.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,009 |
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 ».