COVID-19 Restrictions Presented Opportunities and Challenges for Plastic Surgery Residents
Notice bibliographique
Résumé
Background: Restrictions placed during the COVID-19 pandemic to prevent viral spread led to substantial changes in surgical resident education. The aim of this study was to assess the positive and negative impact of COVID-19 on plastic surgery education and training and provide recommendations for continued competency. Methods: A cross-sectional online survey of plastic surgery residents across Canada was used to evaluate the impact of COVID-19 on clinical exposure, experience with virtual education, and long-term impact of COVID-19 on surgical training. Results: This study included 61 plastic surgery residents (40% participation rate). Common educational modalities used during COVID-19 included online seminars (95%) and workshops (58%). Teaching sessions were effective if structured around patient cases (72%), recorded (66%), and limited to 1 hour (64%). There were mixed reactions towards online education sessions; residents reported feeling grateful (54%), motivated (38%), enthusiastic (28%), overwhelmed (41%), pressured to participate (23%), and anxious (13%). There were significantly less residents who felt that their clinical exposure was sufficient during (21%) versus before (72%) pandemic restrictions ( P < .001). Overall, 87% of residents felt that the pandemic had a negative impact on their training, surgical skill development, fellowship plans, and job prospects. Conclusions: During the initial wave of COVID-19, residents faced altered educational opportunities, which elicited positive and negative emotions with concern regarding surgical skill development and impact on future career plans. Characterizing early educational impact on residency training to identify opportunities for change is worthwhile as the overall effect of the pandemic is ongoing and remains uncertain.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».