Resident Exposure to Aesthetic Surgical and Nonsurgical Procedures During Canadian Residency Program Training
Notice bibliographique
Résumé
North American residency programs are transitioning to competency-based medical education (CBME) to standardize training programs, and to ensure competency of residents upon graduation. At the centre of assessment in CBME are specific surgical procedures, or procedural competencies, that trainees must be able to perform. A study previously defined 31 procedural competencies for aesthetic surgery. In this transition period, understanding current educational trends in resident exposure to these aesthetic procedures is necessary. The aim of this study was to characterize aesthetic procedures performed by Canadian plastic surgery residents during training, as well as to describe resident performance confidence levels and degree of resident involvement during those procedures. Case logs were retrieved from all 10 English-language plastic surgery programs. All aesthetic procedures were identified, and coded according to previously defined core procedural competencies (CPCs) in the aesthetic domain of plastic surgery. Data extracted from each log included the procedure, training program, resident academic year, resident procedural role, and personal competence. From July 2004 to June 2014, 6113 aesthetic procedures were logged by 55 graduating residents. Breast augmentation, mastopexy, and abdominoplasty were the most commonly performed CPCs, and residents report high levels of competence and surgical role in these procedures. Facial procedures, in particular rhinoplasty, as well as nonsurgical CPCs are associated with low exposure and personal competence levels. Canadian plastic surgery residents are exposed to most of the core aesthetic procedural competencies, but the range of procedures performed is variable. With the implementation of CBME, consideration should be given to supplementation where gaps may exist in aesthetic case exposure.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».