Training Surgical Residents Utilizing an Animal Shelter Fracture Program
Notice bibliographique
Résumé
Working relationships between veterinary medical teaching hospitals, animal shelters, and rescue groups are one way to increase veterinary students' and residents' hands-on training. The goal of this study is to describe the use of a shelter fracture program to improve the surgical skills of surgical residents. In this program, the participating shelter and rescue organizations electronically submit cases. Following evaluation of radiographs and case approval by the orthopedic faculty, the case is scheduled for a physical evaluation. A resident takes primary surgical care together with a fourth-year student rotating through the orthopedic surgery service to ensure the proper pre-, peri-, and post-operative standard of care. All care is overseen by the orthopedic faculty. A veterinary student-run fracture foster program allows students to gain additional experience in the pre-, peri-, and post-operative care of shelter animals. The total number of shelter animals treated during a 9-year period was 373, with a mean annual case load of 41.1 cases (± 10.3). During the same time period, a total of 435 client-owned cases underwent surgical fracture treatment, with a mean annual case load of 48 cases (± 11.7). Surgical resident and student surveys show that this program contributes to their knowledge, skills, and confidence in treating fracture patients. A successful cooperative program provides advanced surgical fracture treatment of shelter animals, improving animals' quality of life as well as surgical residents' and veterinary students' skills training.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».