Perception of Plastic Surgery Among Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Misconception of plastic surgery as a purely aesthetic specialty is common among medical students and interns. This study aims to assess the perception of medical students and interns on plastic surgery in Saudi Arabia and Canada. Materials and Methods: A cross-sectional study was conducted on February 2020 targeting first to last year medical students and interns in Saudi Arabia (IAU, KAUH) and Canada (McGill). Convenient sampling technique was used. Online based and paper questionnaires consisting of 21 questions addressing participants’ demographics as well as a list of various medical scenarios that require participants to choose the most appropriate specialty to refer to. These scenarios aim to assess the broad understanding of the participants of the various pathologies treated by plastic surgeons. Results: A total of 729 students were included in this study, where 27.5% of them were second year medical student, 25.3% were third year, 14.4% fourth year, 11.2% interns and 21.6% other levels (Table 3). Geographical distribution demonstrates that 86.8% of the students were from Saudi Arabia and 13.2% were from Canada (Table 1). The data analysis demonstrated that only 3 questions of the plastic surgery were answered correctly including liposuction (73.7% correct answers), facial sagging (67.2%) and congenital adhesion (52.5%) as shown in Figure 1. The rest of the 9 questions were answered incorrectly, indicating that most of the students misinterpret the various services that plastic surgeons can offer. Conclusion: This data suggests that plastic surgery is still commonly perceived as a merely aesthetic specialty among medical students. We recommend increasing the exposure to plastic surgery for medical students during clinical years to enhance their awareness about the armamentarium of the plastic surgeon.
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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 | 0,002 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».