Early surgical exposure for medical students: Efficacy and effect on choice of electives
Notice bibliographique
Résumé
Background: The number of students applying to surgical residency programs is declining. The reasons are multi- factorial, however early exposure has been shown to increase application rates and decrease residency attrition rates. The objective of this study is to evaluate the Surgical Exploration and Discovery (SEAD) program, an early surgical exposure program, on its efficacy and influence on medical school electives. Methods: Two online surveys were distributed to participants of the SEAD program from 2016-2017.The surveys addressed demographics and prior surgical exposure, efficacy of the program, and the role of SEAD on influencing choice of electives.The Likert scale was used to measure responses along with multiple-choice questions. Univariate descriptive statistics were completed on all variables. Results: All participants (n = 36, 100% response rate) reported that SEAD made them more likely to enter a surgical career (Mean: 4.1 out of 5, SD: 0.8), helped narrow down career options (Mean: 4.0, SD: 0.9), and improved comfort in the OR environment (Mean: 4.7, SD; 0.5).The majority of students were planning to, or had completed at least one surgical elective in second year (72.2%) and felt that the program will influence their choice of electives in fourth year (Mean: 4.0, SD: 0.6). Conclusion:The SEAD program is an effective method to help students make career decisions, offer early surgical exposure, and help with choice of medical electives.With a lack of early surgical exposure, and declining interest in surgical programs the SEAD program is a valuable addition to medical school education.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».