Medical Student Perception of Plastic Surgery and the Impact of Mainstream Media
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Plastic surgery as a discipline is poorly understood by many, including primary care physicians, nurses, medical students, and the public. These misconceptions affect the specialty in a number of ways, including referral patterns and recruitment of medical students into residency programs. The reason for these commonly held misconceptions has not yet been addressed in the plastic surgery literature. As such, we assessed medical students' knowledge and perceptions of plastic surgery as a discipline and explored factors influencing these opinions. METHODS: To assess medical students' knowledge and perceptions of plastic surgery, we conducted an online survey. A total of 231 medical students responded. Interviews were then conducted with 2 focus groups, in which we explored the survey results and reasons behind these misconceptions. RESULTS: As with previous studies, medical students showed a gap in knowledge with respect to plastic surgery. Although they were generally aware that plastic surgeons perform cosmetic procedures and treat burns, they were largely unaware that plastic surgeons perform hand and craniofacial surgeries. Focus groups revealed that television plays a large role in shaping their ideas of plastic surgery. CONCLUSION: Medical students have a skewed perception of the discipline of plastic surgery, and this is largely influenced by television. Interventions aimed at educating medical students on the matter are recommended, including a greater presence in the preclerkship medical school curriculum.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».