Training in Hepatopancreatobiliary Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evaluate the current status of Hepatopancreatobiliary (HPB) Surgery workforce in North America. BACKGROUND: HPB fellowships have proliferated, with HPB surgeons entering the field through 3 pathways: transplant surgery, surgical oncology, or HPB surgery training. Impact of this growth is unknown. METHODS: An anonymous survey was distributed to 654 is used as HPB surgeons from October 2012 to January 2013. Questions evaluated satisfaction with job availability after training and description of current practice. Nationwide Inpatient Sample (NIS) data from 2003 to 2010 was queried to describe the growth of HPB cases in the United States; these data were compared to prior HPB workforce projections performed using 2003 NIS data. RESULTS: A total of 416 HPB surgeons responded (66%). HPB surgeons are concentrated in a small number of states/provinces with a lack of HPB surgeon workforce in central United States. HPB graduates from 2008 to 2012 report increased difficulty in identifying an HPB-focused practice versus prior to 2008. Mature HPB surgery practices report a composition of 25% to 50% non-HPB operative cases. Fifty-one percent of respondents reported an opinion that current HPB Surgeon production was excessive; however, 2010 NIS data demonstrate that major HPB surgery cases have grown significantly more than was previously projected using 2003 NIS data. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: A cohesive strategy for responsibly responding to the HPB surgical workforce requirements of North America is needed. Elevation of training standards, standardization of requirements for certification, and careful modeling that accounts for regionalization of care should be pursued to prevent overtraining and decentralization of HPB surgical care in the future.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».