The Effects of the COVID-19 Pandemic on Resident Education and Wellness: A National Survey of Plastic Surgery Residents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease of 2019 (COVID-19) pandemic has had a profound effect on surgical training programs, reflecting decreases in elective surgical cases and emergency restructuring of clinical teams. The effect of these measures on U.S. plastic surgery resident education and wellness has not been characterized. METHODS: An institutional review board-exempted anonymous survey was developed through expert panel discussion and pilot testing. All current U.S. plastic surgery trainees were invited to complete a cross-sectional 28-question survey in April of 2020. Respondents were queried regarding demographic information, educational experiences, and wellness during the COVID-19 pandemic. RESULTS: A total of 668 residents responded to the survey, corresponding to a 56.1 percent response rate. Sex, training program type, postgraduate year, and region were well represented within the sample. Nearly all trainees (97.1 percent) reported restructuring of their clinical teams. One-sixth of respondents were personally redeployed to assist with the care of COVID-19 patients. A considerable proportion of residents felt that the COVID-19 pandemic had a negative impact on their education (58.1 percent) and wellness (84.8 percent). Residents found virtual curriculum effective and meaningful, and viewed an average of 4.2 lectures weekly. Although most residents did not anticipate a change in career path, some reported negative consequences on job prospects or fellowship. CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic had a considerable impact on U.S. plastic surgery education and wellness. Although reductions in case volume may be temporary, this may represent a loss of critical, supervised clinical experience. Some effects may be positive, such as the development of impactful virtual lectures that allow for cross-institutional curriculum.
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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 | 0,004 | 0,163 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».