Training Oncoplastic Breast Surgeons: The Canadian Fellowship Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oncoplastic breast surgery combines traditional oncologic breast conservation with plastic surgery techniques to achieve improved aesthetic and quality-of-life outcomes without sacrificing oncologic safety. Clinical uptake and training remain limited in the Canadian surgical system. In the present article, we detail the current state of oncoplastic surgery (ops) training in Canada, the United States, and worldwide, as well as the experience of a Canadian clinical fellow in ops. METHODS: The clinical fellow undertook a 9-month audit of breast surgical cases. All cases performed during the fellow's ops fellowship were included. The fellowship ran from October 2015 to June 2016. RESULTS: During the 9 months of the fellowship, 67 mastectomies were completed (30 simple, 17 modified radical, 12 skin-sparing, and 8 nipple-sparing). The fellow participated in 13 breast reconstructions. Of 126 lumpectomies completed, 79 incorporated oncoplastic techniques. CONCLUSIONS: The experience of the most recent ops clinical fellow suggests that Canadian ops training is feasible and achievable. Commentary on the current state of Canadian ops training suggests areas for improvement. Oncoplastic surgery is an important skill for breast surgical oncologists, and access to training should be improved for Canadian surgeons.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».