Surgeon-Reported Needs for Improved Training in Identifying and Managing Free Flap Compromise
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.
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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 | 0,007 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».