Variability in Hand Surgery Training Among Plastic and Orthopaedic Surgery Residents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A career in hand surgery in the United States requires a 1-year fellowship after residency training. Different residency specialty programs may vary in case volume. The purpose of this study was to characterize variation in hand surgery training within and between orthopaedic and plastic surgery residents. METHODS: Publicly available hand surgery case logs for graduating orthopaedic and plastic surgery residents during the 2010 to 2011 to 2018 to 2019 academic years were obtained through the Accreditation Council of Graduate Medical Education. Student t-tests were used to compare mean case volumes among several categories between plastic surgery (PRS) and orthopaedic surgery (OS) residents. Intraspecialty variation was assessed by comparing the 90th and 10th percentiles in each category. RESULTS: A total of 6,254 orthopaedic and 1,070 plastic surgery graduating residents were included. The mean hand surgery case volume for orthopaedic residents (OS 247.0) was significantly lower than that for plastic surgery residents (PRS 412.0) (P < 0.0001). Orthopaedic residents performed more trauma cases (OS 133.2, PRS 54.5; P < 0.0001) but fewer nerve repairs (OS 3.3, PRS 28.5 P < 0.0001) and amputations (OS 6.4, PRS 15.8; P < 0.0001). Nerve decompression case volumes were similar between the two specialties (OS 50.2, PRS 47.3; P = 0.34). Case volumes among orthopaedic residents varied considerably in amputations and among plastic surgery residents in replantation/revascularization procedures. CONCLUSIONS: Orthopaedic surgery residents performed significantly more trauma cases than plastic surgery residents did, but fewer overall cases, nerve repairs, and amputations, while nerve decompression volumes were similar between specialties. This information may help inform residency and fellowship directors regarding areas of potential training deficiency.
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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 | 0,045 | 0,016 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».