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Enregistrement W3090207194 · doi:10.1097/bsd.0000000000001073

Assessing the Early Impact of the COVID-19 Pandemic on Spine Surgery Fellowship Education

2020· article· en· W3090207194 sur OpenAlexaboutno aff
Peter R. Swiatek, Joseph A. Weiner, Bennet A. Butler, Michael H. McCarthy, Philip K. Louie, Jean‐Paul Wolinsky, Wellington K. Hsu, Alpesh A. Patel

Notice bibliographique

RevueClinical Spine Surgery A Spine Publication · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Medical educationHealth careFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: This was a cross-sectional study. OBJECTIVE: The objective of this study is to report the impact of COVID-19 on spine surgery fellow education and readiness for practice. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: COVID-19 has emerged as one of the most devastating global health crises of our time. To minimize transmission risk and to ensure availability of health resources, many hospitals have cancelled elective surgeries. There may be unintended consequences of this decision on the education and preparedness of current surgical trainees. MATERIALS AND METHODS: A multidimensional survey was created and distributed to all current AO Spine fellows and fellowship directors across the United States and Canada. RESULTS: Forty-five spine surgery fellows and 25 fellowship directors completed the survey. 62.2% of fellows reported >50% decrease in overall case volume since cancellation of elective surgeries. Mean hours worked per week decreased by 56.2%. Fellows reported completing a mean of 188.4±64.8 cases before the COVID-19 crisis and 84.1% expect at least an 11%-25% reduction in case volume compared with previous spine fellows. In all, 95.5% of fellows did not expect COVID-19 to impact their ability to complete fellowship. Only 2 directors were concerned about their fellows successfully completing fellowship; however, 32% of directors reported hearing concerns regarding preparedness from their fellows and 25% of fellows were concerned about job opportunities. CONCLUSIONS: COVID-19 has universally impacted work hours and case volume for spine surgery fellows set to complete fellowship in the middle of 2020. Nevertheless, spine surgery fellows generally feel ready to enter practice and are supported by the confidence of their fellowship directors. The survey highlights a number of opportunities for improvement and innovation in the future training of spine surgeons. LEVEL OF EVIDENCE: Level III.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,366
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,161 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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