Resident Exposure and Involvement in Core Procedural Competencies within Pediatric Plastic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The implementation of competency-based residency training in plastic surgery is underway. Key competencies in plastic surgery have been previously identified, however, within the domain of pediatrics, data suggest limited exposure throughout training for Canadian graduates. This study aims to identify the exposure and involvement of residents in core pediatric cases. Methods: We performed a retrospective, multicenter review of plastic surgery resident case logs (T-Res, POWER, New Innovations) across 10 Canadian, English-speaking training programs between 2004 and 2014. Case logs were coded according to the 8 core pediatric competencies previously identified by a modified Delphi technique. Results: A total of 3061 of 59 405 cases (5.2%) logged by 55 graduating residents were core pediatric procedures with an average of 55.6 ± 23.0 cases logged per resident. The top 3 most commonly logged procedures were cleft lip repair, cleft palate repair, and setback otoplasty. The number of cases per program varied widely with the most at 731 and least at 85 logged cases. Roles across procedures have wide variation and residents are most commonly identified as the assistant rather than surgeon or co-surgeon. Conclusion: These findings highlight variability both within and across residency programs with a paucity of exposure and involvement in pediatric plastic surgery cases. This may present a conflict between current recommendations for residency-specific procedural competencies and true clinical exposure. Further curriculum development and simulation may be of benefit.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».