Exposure to plastic surgery during undergraduate medical training: A single-institution review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background Applications to surgical residency programs have declined over the past decade. Even highly competitive programs, such as plastic surgery, have begun to witness these effects. Studies have shown that early surgical exposure has a positive influence on career selection. Objective To review plastic surgery application trends across Canada, and to further investigate medical student exposure to plastic surgery. Methods To examine plastic surgery application trends, national data from the Canadian Resident Matching Service database were analyzed, comparing 2002 to 2007 with 2008 to 2013. To evaluate plastic surgery exposure, a survey of all undergraduate medical students at the University of Toronto (Toronto, Ontario) during the 2012/2013 academic year was conducted. Results Comparing 2002 to 2007 and 2008 to 2013, the average number of national plastic surgery training positions nearly doubled, while first-choice applicants decreased by 15.3%. The majority of Canadian academic institutions experienced a decrease in first-choice applicants; 84.7% of survey respondents indicated they had no exposure to plastic surgery during their medical education. Furthermore, 89.7% believed their education had not provided a basic understanding of issues commonly managed by plastic surgeons. The majority of students indicated they receive significantly less plastic surgery teaching than all other surgical subspecialties. More than 44% of students not considering plastic surgery as a career indicated they may be more likely to with increased exposure. Conclusion If there is a desire to grow the specialty through future generations, recruiting tactics to foster greater interest in plastic surgery must be altered. The present study suggests increased and earlier exposure for medical students is a potential solution.
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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 | 0,008 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle