Analysis of Strengths in Exposure to Cases During Plastic and Orthopaedic Hand Surgery Fellowships
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prospective residents interested in hand surgery must decide to apply for hand surgery fellowships sponsored by different specialties. This study compares case volumes reported during plastic surgery and orthopaedic hand surgery fellowships. METHODS: The American Council for Graduate Medical Education case logs of accredited hand surgery fellowships were analyzed for hand surgery cases (2012 to 2013 to 2020 to 2021). The reported case volume was compared by specialty. Temporal trends were described, intrapathway variabilities calculated, and interpathway differences calculated with Student t -tests. RESULTS: Two hundred plastic surgery (13%) and 1,323 orthopaedic (87%) hand surgery fellows were included. The number of orthopaedic hand surgery fellowships increased from 58 in 2012 to 2013 to 70 in 2020 to 2021 (21% increase), whereas the number of plastic surgery fellowships was stable at 16. Orthopaedic hand surgery fellows reported more hand surgery cases (764 ± 22 versus 628 ± 226), arthroscopy cases (53 ± 54 versus 23 ± 38), and miscellaneous hand surgery cases (42 ± 23 versus 31 ± 18) than plastic surgery hand fellows. Plastic surgery hand fellows reported more cases in wound closure with graft, wound reconstruction with flap, nerve injury, and vascular repair. Overall, orthopaedic surgery offered more experience in 15 case categories (58%), while plastic surgery offered more experience in five case categories (19%). Six case categories (23%) had no difference between specialties. DISCUSSION: Although orthopaedic hand surgery fellowship affords more cases overall, plastic surgery hand fellowships have unique strengths in wound reconstruction with grafts and flaps, nerve injury, and vascular repair. Ultimately, results from this study create a benchmark to improve future training opportunities for hand surgery fellows and orthopaedic surgery residents.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».