Consensus of Leaders in Plastic Surgery: Identifying Procedural Competencies for Canadian Plastic Surgery Residency Training Using a Modified Delphi Technique
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transitioning to competency-based surgical training will require consensus regarding the scope of plastic surgery and expectations of operative ability for graduating residents. Identifying surgical procedures experts deemed most important in preparing graduates for independent practice (i.e., "core" procedures), and those that are less important or deemed more appropriate for fellowship training (i.e., "noncore" procedures), will focus instructional and assessment efforts. METHODS: Canadian plastic surgery program directors, the Canadian Society of Plastic Surgeons Executive Committee, and peer-nominated experts participated in an online, multiround, modified Delphi consensus exercise. Over three rounds, panelists were asked to sort 288 procedural competencies into five predetermined categories within core and noncore procedures, reflecting increasing expectations of ability. Eighty percent agreement was chosen to indicate consensus. RESULTS: Two hundred eighty-eight procedures spanning 13 domains were identified. Invitations were sent to 49 experts; 37 responded (75.5 percent), and 31 participated (83.8 percent of respondents). Procedures reaching 80 percent consensus increased from 101 (35 percent) during round 1, to 159 (55 percent) in round 2, and to 199 (69 percent) in round 3. The domain "burns" had the highest rate of agreement, whereas "lower extremity" had the lowest agreement. Final consensus categories included 154 core, essential; 23 core, nonessential; three noncore, experience; and 19 noncore, fellowship. CONCLUSIONS: This study provides clarity regarding which procedures plastic surgery experts deem most important for preparing graduates for independent practice. The list represents a snapshot of expert opinion regarding the current training environment. As our specialty grows and changes, this information will need to be periodically revisited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».