Prevalence and Causes of Attrition Among Surgical Residents
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Attrition of residents from general surgery training programs is relatively high; however, there are wide discrepancies in the prevalence and causes of attrition reported among surgical residents in previous studies. Objective: To summarize the estimate of attrition prevalence among general surgery residents. Data Sources: We searched the Medline, EMBASE, Cochrane, PsycINFO, and ERIC databases (January 1, 1946, to October 22, 2015) for studies reporting on the prevalence and causes of attrition in surgical residents, as well as the characteristics and destinations of residents who left general surgery training programs. Database searches were conducted on October 22, 2015. Study Selection: Eligibility criteria included all studies reporting on the primary (attrition prevalence) or secondary (causes of attrition and characteristics and destination of residents who leave residency programs) outcomes in peer-reviewed journals. Commentaries, reviews, and studies reporting on preliminary surgery programs were excluded. Of the 41 full-text articles collected from the title/abstract screening, 22 studies (53.7%) met the selection criteria. Data Extraction and Synthesis: Two reviewers independently collected and summarized the data. We calculated pooled estimates using random effects meta-analyses where appropriate. Main Outcome and Measure: Attrition prevalence of general surgery residents. Results: Overall, we included 22 studies that reported on residents (n = 19 821) from general surgery programs. The pooled estimate for the overall attrition prevalence among general surgery residents was 18% (95% CI, 14%-21%), with significant between-study variation (I2 = 96.8%; P < .001). Attrition was significantly higher among female compared with male (25% vs 15%, respectively; P = .008) general surgery residents, and most residents left after their first postgraduate year (48%; 95% CI, 39%-57%). Departing residents often relocated to another general surgery program (20%; 95% CI, 15%-24%) or switched to anesthesia (13%; 95% CI, 11%-16%) and other specialties. The most common reported causes of attrition were uncontrollable lifestyle (range, 12%-87.5%) and transferring to another specialty (range, 19%-38.9%). Conclusions and Relevance: General surgery programs have relatively high attrition, with female residents more likely to leave their training programs than male residents. Residents most often relocate or switch to another specialty after the first postgraduate year owing to lifestyle-related issues.
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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 | 0,046 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».