Assessing exposure to dermoscopy in plastic surgery training programs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dermoscopy is a noninvasive tool that improves the diagnostic accuracy of melanoma and other cutaneous malignancies; yet, it is not widely used by plastic surgeons, who commonly manage skin lesions. Thus, the purpose of this study was to explore current practice patterns and knowledge of dermoscopy among plastic surgeons and postgraduate plastic surgery trainees. Additionally, interest to establish a formal dermoscopy curriculum as part of plastic surgery residency training was evaluated. METHODS: An online electronic questionnaire was developed and distributed through email to practicing plastic surgeons and plastic surgery trainees at two Canadian universities. RESULTS: Of the 59 potential participants, 27 (46%) responded. While the majority of participants were familiar with dermoscopy (n = 26; 96%), only one respondent reported using dermoscopy in clinical practice. However, all respondents reported exposure to melanoma clinically (n = 26; one participant did not provide a response). A lack of training, along with lack of access to dermatoscopes, were the most frequently cited reasons for not using dermoscopy. Knowledge scores with regard to dermoscopic features were also low; coupled with a noted propensity toward diagnostic or excisional biopsy, whichcould raise the benign to malignant ratio. Overall, 89% (n = 24) of respondents expressed interest in dermoscopy training in plastic surgery postgraduate training. CONCLUSIONS: Few responding plastic surgeons or plastic surgery residents currently use dermoscopy in training or practice but are interested in formal dermoscopy training in residency.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle