Surgeon-Reported Needs for Improved Training in Identifying and Managing Free Flap Compromise
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background This study examined the need for improved training in the identification and management of free flap (FF) compromise and assessed a potential role for simulated scenario training. Methods Online needs assessment surveys were completed by plastic surgeons and a subsample with expertise in microsurgery education participated in focus groups. Data were analyzed using descriptive statistics and mixed qualitative methods. Results In this study, 77 surgeons completed surveys and 11 experts participated in one of two focus groups. Forty-nine (64%) participants were educators, 65 and 45% of which reported having an insufficient volume of FF cases to adequately teach the management and identification of compromise, respectively. Forty-three percent of educators felt that graduating residents are not adequately prepared to manage FF compromise independently. Exposure to normal and abnormal FF cases was felt to be critical for effective training by focus group participants. Experts identified low failure rates, communication issues, and challenging teaching conditions as current barriers to training. Most educators (74%) felt that simulated scenario training would be “very useful” or “extremely useful” to current residents. Focus groups highlighted the need for a widely accepted algorithm for re-exploration and salvage on which to base the development of a training adjunct consisting of simulated scenarios. Conclusion Trainee exposure to FF compromise is inadequate in existing plastic surgery programs. Early exposure, high case volume, and a standardized algorithmic approach to management with a focus on decision making may improve training. Simulated scenario training may be valuable in addressing current barriers.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle