National Perspectives on the Training of Neurosurgery Residents in Stereotactic Radiosurgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the critical role played by neurosurgeons in performing radiosurgery, neurosurgery residents in Canada have limited exposure to radiosurgery during their training. A survey of neurosurgery residents and faculty along with radiation oncology faculty was conducted to analyze perspectives regarding incorporating formal radiosurgery training into the neurosurgery residency curriculum Methods: An online survey platform was employed. Descriptive statistics were used to summarize center and respondent characteristics. Categorical variables were compared using odds ratios and corresponding 95% confidence intervals. The chi-squared test was utilized to assess statistical significance. A value of p<0.05 was considered significant Results: The response rate was 31% (119/381); 87% (102/119) of respondents were from the neurosurgical specialty and 13% (17/119) from radiation oncology. Some 46% of residents (18/40) were "very uncomfortable" with radiosurgery techniques, and 57% of faculty (42/73) believed that dedicated radiosurgery training would be beneficial though impractical. No respondents felt that "no training" would be beneficial. A total of 46% of residents (19/41) felt that this training would be beneficial and that time should be taken away from other rotations, if needed, while 58% of faculty (42/73) and 75% (28/41) of residents believed that either 1 or 1-3 months of time dedicated to training in radiosurgery would suffice Conclusions: Canadian neurosurgeons are actively involved in radiosurgery. Despite residents anticipating a greater role for radiosurgery in their future, they are uncomfortable with the practice. With the indications for radiosurgery expanding, this training gap can have serious adverse consequences for patients. Considerations regarding the incorporation and optimal duration of dedicated radiosurgery training into the Canadian neurosurgery residency curriculum are necessary.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».