Undergraduate Plastic Surgery Education: A National Survey of Clerkship Directors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The delivery of medical education has received increased attention in recent years due to ongoing time and financial constraints faced by medical educators. Given the recent calls to action by the Carnegie Foundation and Health Canada, an evaluation of the specialty education sector is warranted. To our knowledge, this is the first assessment of the Canadian plastic surgery undergraduate clerkship curriculum. METHOD: An anonymous electronic survey was distributed to the plastic surgery clerkship directors of all Canadian medical schools (N = 17). The survey consisted of Likert scales and open-ended short answer questions. Themes included general clerkship information, exposure characteristics, teaching characteristics, resource characteristics, and challenges and barriers faced by clerkship directors. RESULTS: Survey response rate was 88%. All responding schools offered a clerkship rotation of varying length in time (1-4 weeks). Students had the most exposure to breast surgery (100%) and general plastic surgery (100%) and the least exposure to aesthetic surgery (40%). Sixty percent of schools indicated the use of modern educational methods. Resources available for teaching students varied. Rotations received excellent feedback from medical students (67%). More than half of respondents would like to see a universal, nationally formulated plastic surgery clerkship curriculum. CONCLUSION: There is significant heterogeneity in the delivery of plastic surgery clerkship in Canada. A number of areas for improvement have been identified. We hope to establish a national plastic surgery clerkship task force to address the concerns raised here and improve the delivery of undergraduate medical education. Assessment of students based on a national curriculum may help in decision-making regarding plastic surgery program admissions by introducing an element of standardization to clerkship exposure.
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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 | 0,004 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».