Cosmetic Surgery Training in Canadian Plastic Surgery Residencies: Are We Training Competent Surgeons?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the demand for cosmetic surgery continuing to rise, it is necessary to reevaluate the current state of cosmetic surgery training during plastic surgery residency. An evaluation of cosmetic surgery training in US plastic surgery residency programs in 2006 identified several areas for improvement, resulting in changes to both the duration and content of training. OBJECTIVES: The authors assess the current state of cosmetic surgery training in Canadian plastic surgery residency programs. METHODS: A paper survey of all graduating Canadian plastic surgery residents eligible to complete the 2009 Royal College of Physicians and Surgeons of Canada fellowship examinations was performed (N = 29). The survey was conducted primarily at the Canadian Plastic Surgery Review Course in February 2009, with surveys collected from absent residents by e-mail within 1 month after the course. The survey covered 2 broad areas: (1) specifics regarding resident cosmetic surgery training and (2) confidence and satisfaction associated with this experience. RESULTS: Of the 29 residents surveyed, 28 responded (96%). The majority of Canadian plastic surgery residency programs (75%) have a designated cosmetic surgery rotation, but 90% of respondents felt it has become increasingly difficult to gain exposure to cosmetic procedures as most are performed at private surgery centers. Elective rotations at cosmetic surgery practices and resident cosmetic clinics were considered the most beneficial for cosmetic surgery education. Residents considered cosmetic surgery procedures of the face (such as rhinoplasty and facelift) more challenging, but they had more confidence with breast and body contouring procedures. CONCLUSIONS: Canadian plastic surgery residency programs need to ensure that residents continue to receive comprehensive exposure to both surgical and nonsurgical cosmetic procedures to ensure our specialty's continued leadership in this evolving and highly competitive field. A multidimensional approach utilizing a variety of readily available resources will ensure that the current and future cosmetic surgery educational needs of Canadian plastic surgery residents are met.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».