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Enregistrement W2601604015 · doi:10.1017/cjn.2017.30

Operative Landscape at Canadian Neurosurgery Residency Programs

2017· article· en· W2601604015 sur OpenAlexafffundvenueabout
Michael K. Tso, Ayoub Dakson, Syed Uzair Ahmed, Mark Bigder, Cameron Elliott, Daipayan Guha, Christian Iorio‐Morin, Michelle Kameda-Smith, Pascal Lavergne, Serge Makarenko, Michael S. Taccone, Bill Wang, Alexander Winkler-Schwartz, Tejas Sankar, Sean Christie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaMcMaster UniversityWestern UniversityUniversity of TorontoUniversité de SherbrookeCalgary Laboratory ServicesUniversity of ManitobaDalhousie UniversityUniversité LavalUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversité de SherbrookeMcGill UniversityUniversity of OttawaUniversity of TorontoDalhousie UniversityHamilton Health SciencesUniversity of AlbertaUniversité Laval
Mots-clésNeurosurgerySubspecialtyMedicineResidency trainingGraduate medical educationGeneral surgeryMedical educationSurgeryFamily medicineAccreditation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Currently, the literature lacks reliable data regarding operative case volumes at Canadian neurosurgery residency programs. Our objective was to provide a snapshot of the operative landscape in Canadian neurosurgical training using the trainee-led Canadian Neurosurgery Research Collaborative. METHODS: Anonymized administrative operative data were gathered from each neurosurgery residency program from January 1, 2014, to December 31, 2014. Procedures were broadly classified into cranial, spine, peripheral nerve, and miscellaneous procedures. A number of prespecified subspecialty procedures were recorded. We defined the resident case index as the ratio of the total number of operations to the total number of neurosurgery residents in that program. Resident number included both Canadian medical and international medical graduates, and included residents on the neurosurgery service, off-service, or on leave for research or other personal reasons. RESULTS: Overall, there was an average of 1845 operative cases per neurosurgery residency program. The mean numbers of cranial, spine, peripheral nerve, and miscellaneous procedures were 725, 466, 48, and 193, respectively. The nationwide mean resident case indices for cranial, spine, peripheral nerve, and total procedures were 90, 58, 5, and 196, respectively. There was some variation in the resident case indices for specific subspecialty procedures, with some training programs not performing carotid endarterectomy or endoscopic transsphenoidal procedures. CONCLUSIONS: This study presents the breadth of neurosurgical training within Canadian neurosurgery residency programs. These results may help inform the implementation of neurosurgery training as the Royal College of Physicians and Surgeons residency training transitions to a competence-by-design curriculum.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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