Orthopaedic Surgery Pediatric Sports Medicine: Characterizing Practice Patterns and Subspecialization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric sports medicine is a new and rapidly growing subspecialty within orthopaedic surgery. However, there is very limited literature on the practice of pediatric sports medicine in North America. Therefore, the purpose of this study was to evaluate and describe the current practice patterns of orthopaedic surgeons specializing in pediatric sports medicine. METHODS: An online survey was distributed to orthopaedic surgeons specializing in pediatric sports medicine through the Pediatric Research in Sports Medicine Society. The purpose of the survey was to characterize (1) surgeon demographics, (2) the breakdown of different joint specialization, and (3) the specific procedures for joints that the surgeons specialize in. RESULTS: Responses from 55 orthopaedic surgeons were collected and analyzed. Most respondents considered pediatric sports medicine as the primary focus of their practice (89.1%, n=49/55). The number of fellowships completed was almost evenly split between either a single fellowship (52.7%, n=29/55) or 2 or more (47.3%, n=26/55). The most common combination of fellowships was pediatric orthopaedics and adult sports medicine (32.7%, n=18/55). Most survey respondents had been in practice for <10 years (69.0%, n=38/55) and were affiliated with an academic center (61.8%, n=34/55). On average, 77.5% of the patients treated were <18 years old. The knee joint was the most specialized joint, with 98.2% (n=54/55) respondents reporting that the knee joint constituted ≥25% of their practice. The knee joint constituted a mean of 52.1% of the respondents' overall practice, followed by the shoulder (15.2%), hip (13.9%), ankle (7.5%), elbow (7.1%), and wrist (4.2%). CONCLUSIONS: Pediatric sports medicine practices are variable and have distinct practice patterns in pediatric, orthopaedic, and adult sports practices. In the current study, most surgeons are less than 10 years into practice, affiliated with academic centers, and have typically completed either 1 or 2 fellowships after residency. Surgeons were most commonly specialized in the knee joint and cared for patients <18 years old. LEVEL OF EVIDENCE: Level of evidence IV.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».