Does general surgery residency prepare surgeons for community practice in British Columbia?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preparing surgeons for clinical practice is a challenging task for postgraduate training programs across Canada. The purpose of this study was to examine whether a single surgeon entering practice was adequately prepared by comparing the type and volume of surgical procedures experienced in the last 3 years of training with that in the first year of clinical practice. METHODS: During the last 3 years of general surgery training, I logged all procedures. In practice, the Medical Services Plan (MSP) of British Columbia tracks all procedures. Using MSP remittance reports, I compiled the procedures performed in my first year of practice. I totaled the number of procedures and broke them down into categories (general, colorectal, laparoscopic, endoscopic, hepatobiliary, oncologic, pediatric, thoracic, vascular and other). I then compared residency training with community practice. RESULTS: I logged a total of 1170 procedures in the last 3 years of residency. Of these, 452 were performed during community rotations. The procedures during residency could be broken down as follows: 392 general, 18 colorectal, 242 laparoscopic, 103 endoscopic, 85 hepatobiliary, 142 oncologic, 1 pediatric, 78 thoracic, 92 vascular and 17 other. I performed a total of 1440 procedures in the first year of practice. In practice the break down was 398 general, 15 colorectal, 101 laparoscopic, 654 endoscopic, 2 hepatobiliary, 77 oncologic, 10 pediatric, 0 thoracic, 70 vascular and 113 other. CONCLUSION: On the whole, residency provided excellent preparation for clinical practice based on my experience. Areas of potential improvement included endoscopy, pediatric surgery and "other," which comprised mostly hand surgery.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».