The Future of General Surgery: Evolving to Meet a Changing Practice
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Similar to other countries, the practice of General Surgery in Canada has undergone significant evolution over the past 30 years without major changes to the training model. There is growing concern that current General Surgery residency training does not provide the skills required to practice the breadth of General Surgery in all Canadian communities and practice settings. PROCEDURE: Led by a national Task Force on the Future of General Surgery, this project aimed to develop recommendations on the optimal configuration of General Surgery training in Canada. A series of 4 evidence-based sub-studies and a national survey were launched to inform these recommendations. MAIN FINDINGS: Generalized findings from the multiple methods of the project speak to the complexity of the current practice of General Surgery: (1) General surgeons have very different practice patterns depending on the location of practice; (2) General Surgery training offers strong preparation for overall clinical competence; (3) Subspecialized training is a new reality for today's general surgeons; and (4) Generation of the report and recommendations for the future of General Surgery. A total of 4 key recommendations were developed to optimize General Surgery for the 21st century. CONCLUSIONS: This project demonstrated that a high variability of practice dependent on location contrasts with the principles of implementing the same objectives of training for all General Surgery graduates. The overall results of the project have prompted the Royal College to review the training requirements and consider a more "fit for purpose" training scheme, thus ensuring that General Surgery residency training programs would optimally prepare residents for a broad range of practice settings and locations across Canada.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».