Supplementary Educational Models in Canadian Neurosurgery Residency Programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The proposed implementation of work hour restrictions has presented a significant challenge of maintaining the quality of resident education and ensuring adequate hands-on experience that is essential for novice surgeons. To maintain the level of resident surgical competency, revision of the apprentice model of surgical education to include supplementary educational methods, such as laboratory and virtual reality (VR) simulations, have become frequent topics of discussion. We aimed to better understand the role of supplementary educational methods in Canadian neurosurgery residency training. METHODS: An online survey was sent to program directors of all 14 Canadian neurosurgical residency programs and active resident members of the Canadian Neurosurgical Society (N=85). We asked 16 questions focusing on topics of surgeon perception, current implementation and barriers to supplementary educational models. RESULTS: Of the 99 surveys sent, 8 out of 14 (57%) program directors and 37 out of 85 (44%) residents completed the survey. Of the 14 neurosurgery residency programs across Canada, 7 reported utilizing laboratory-based teaching within their educational plan, while only 3 programs reported using VR simulation as a supplementary teaching method. The biggest barriers to implementing supplementary educational methods were resident availability, lack of resources, and cost. CONCLUSIONS: Work-hour restrictions threaten to compromise the traditional apprentice model of surgical training. The potential value of supplementary educational methods for surgical education is evident, as reported by both program directors and residents across Canada. However, availability and utilization of laboratory and VR simulations are limited by numerous factors such as time constrains and lack of resources.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».