MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3018382573 · doi:10.1097/gox.0000000000002766

The Role of Resident-Run Clinics for Aesthetic Surgery Training in the Context of Competency-based Plastic Surgery Education

2020· article· en· W3018382573 sur OpenAlexaff
Becher Al‐Halabi, Jessica Hazan, Tyler Safran, Mirko S. Gilardino

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)CurriculumAutonomyMedical educationMedicinePsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resident-run clinics (RRCs) have been suggested as a clinical teaching tool to improve resident exposure in aesthetic plastic surgery education. In exchange for reduced cost aesthetic services, RRCs offer trainees the opportunity to assess, plan, execute, and follow surgical procedures in an independent yet supervised manner. With the transition into a competency-based medical education model involving a switch away from a time-based into a milestones-based model, the role of RRCs, within the context of the evolving plastic surgery curriculum has yet to be determined. To that end, the present study summarizes current models of aesthetic surgery training and assesses RRCs as an adjunct to aesthetics education within the framework of competency-based medical education. Explored themes include advantages and issues of RRCs including surgical autonomy, feasibility, exposure, learners' perception, ethics, and quality improvement. In addition, attention is focused on their role in cognitive competency acquisition and exposure to non-surgical techniques. RRCs are considered an effective educational model that provides an autonomous learning platform with reasonable patient satisfaction and safety profiles.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlastic & Reconstructive Surgery Global OpenMême sujetDiversity and Career in MedicineTravaux en français237 207