The Impact of Early Medical School Surgical Exposure on Interest in Neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical student interest in neurosurgery is decreasing and resident attrition is trending upwards in favor of more lifestyle-friendly specialties that receive greater exposure during medical school. The University of Toronto began offering an annual two week comprehensive, focused surgical experience (Surgical Exploration and Discovery (SEAD) program) to 20 first year medical students increasing exposure to surgical careers. This study determines how SEAD affects students' views of a career in neurosurgery. METHODS: Surveys were administered to 38 SEAD participants over two program cycles. Information was obtained regarding demographics, impacts of SEAD, and factors affecting career decision making. Subgroup analyses assessed for factors predicting pre- and post-intervention interest in neurosurgery. RESULTS: Ninety-seven percent (n=37) of students completed the survey. Before SEAD, 25% were interested in neurosurgery but this decreased to 10% post-SEAD (p=0.001). However, post-SEAD interest increased from 10% to 38% if lifestyle factors were theoretically controlled across surgical specialties (p<0.005). A majority (81%) felt SEAD improved their understanding of neurosurgery, 62.2% felt that exposure to other surgical specialties reduced their interest in neurosurgery, and 21% felt SEAD increased their interest in neurosurgery. Nineteen percent intended to explore neurosurgery further with observerships and one student planned to organize neurosurgical research. CONCLUSIONS: This surgical exposure intervention increased understanding about neurosurgery and reduced overall interest in neurosurgery as a career. However, those remaining interested were motivated to plan further neurosurgical clinical experiences. The SEAD program may, therefore, aid in early selection of students motivated to satisfy the demands of a neurosurgical career.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».