The Role of Senior Resident Clinics in Plastic Surgery Education in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Senior resident clinics are a means to encourage independent practice and problem solving and enhance surgical skills. The objective of this study is to investigate senior resident clinics across Canada and their utility in providing comprehensive plastic surgery training. METHODS: A web-based survey was sent to all plastic surgery program directors (PDs) and senior residents (SRs; postgraduate years 3, 4, and 5) across Canada. The surveys focused on demographics, clinic structure, procedures commonly performed, perceived autonomy, educational benefit, competency-based design considerations, and areas for improvement. Chi-square tests were used to compare responses between PDs and SRs. RESULTS: A total of 10 PDs (100% response rate) and 26 SRs (41% response rate) responded. Half of the training programs across Canada currently have senior clinics, and the format varies between institutions. Clinics generally focus on hand trauma and aesthetics. Both PDs and SRs felt that there is considerable autonomy for resident care in both the pre/post-operative and operative setting. Common barriers to implementing a senior clinic include not enough staff, not enough time, and the medicolegal risk. Most core competencies are felt to be addressed through the use of senior clinics. Methods to improve senior clinics could include more regular and higher volume clinics, enhanced equipment, and separation of hand and aesthetics clinics. CONCLUSIONS: Senior clinics are a useful method to improve plastic surgery education and address many core aspects of plastic surgery training. Implementation of supported clinics focused on hand and aesthetics surgery separately may be useful for training programs that currently lack a senior clinic.
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 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 | 0,001 | 0,031 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».