Aesthetic Dermatologic Surgery Training in Canadian Residency Programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:: The public and other physicians expect dermatologists to be experts on aesthetic dermatology services. In Canada, current challenges may limit residents from achieving competency in aesthetic dermatology during their training. This may adversely affect patient safety, create medicolegal risks, and deter graduates from offering aesthetic procedures. OBJECTIVES:: The objective of this article is to characterize the curriculum, hands-on learning opportunities, and perceptions of aesthetic dermatologic training in Canadian dermatology residency training programs. METHODS:: An online survey of faculty and residents within Canadian dermatology residency programs was performed. The main outcome measures were the hours of formal aesthetic dermatology teaching, the frequency of hands-on dermatology resident training with injectables and devices, and comparing faculty and resident perspectives regarding resident aesthetic dermatology training. RESULTS:: Thirty-six faculty members (40%) and 47 residents (34%) responded to the survey. Lasers, fillers, neuromodulators, and mole removal were most commonly taught in the 10 hours or fewer of formal instruction. Residents commonly observed rather than performed procedures. High dissatisfaction among residents was reported with the quality and quantity of aesthetic dermatology training. Faculty and resident respondents supported increasing aesthetic dermatology education, and approximately 70% of residents plan to offer aesthetic services. Discounted pricing or resident-led clinics were felt to be ways to increase resident hands-on experience. CONCLUSIONS:: The standardization of core competencies in aesthetic dermatologic procedures is essential to ensure patient safety and practitioner competence. At present, formal aesthetic dermatology training in residency may be insufficient for hands-on training. The majority of dermatology faculty and resident respondents support increasing aesthetic dermatology training.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».