The Impact of Subspecialty Fellows on Orthopaedic Resident Surgical Experience: A Multicenter Study of 51,111 Cases
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Meaningful participation in surgery is important for orthopaedic resident education. This study aimed to quantify the effect of fellows on resident surgical experience. We hypothesized that as fellowship programs expanded, resident caseload would decrease, whereas "double-scrubbed" cases would increase. METHODS: This multicenter retrospective study included 9 years of surgical caselog data from two orthopaedic residency programs. Six subspecialty services on which fellow number varied over time were included (trauma, spine, foot and ankle, adult reconstruction, and hand). Case volume and personnel composition per case were extracted. Statistical analysis was performed with two-sample equal variance Student t-tests. RESULTS: A total of 51,111 cases were assessed. Surgical volume increased across all sites/services over time. Fellow numbers did not affect average resident caseload. However, in years with more fellows, an 11% decrease in one-on-one resident-attending cases (P = 0.002) and a 17% increase in resident-fellow-attending "double-scrubbed" cases was observed (P < 0.001). DISCUSSION: Increasing orthopaedic fellows did not affect resident case volume but resulted in fewer one-on-one cases with the attending and more "double-scrubbed" cases with a fellow. The implications of these findings to resident education require further study, but orthopaedic educators should be aware of these findings to try to maximize educational opportunities. LEVEL OF EVIDENCE: Level III.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».