Training Veterinary Ophthalmology Residents on Cataract Surgery (Part A: Diplomate’s Survey)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to explore the teaching methods used to train residents in cataract surgery at academic and private practice institutions. A descriptive survey was distributed online to 186 active supervising diplomates of the American Board of Veterinary Ophthalmologists (ABVO) listserv. The survey included items about various educational resources and techniques available to ophthalmology residents when performing cataract surgery. Thirty-seven (19.9%) supervising diplomates completed the survey. Most supervising diplomates (29, 78.4%) required supervised practice in the wet lab. Fourteen supervising diplomates (37.8%) provided mandatory cataract surgery lectures. Nine diplomates (24.3%) required their residents to attend a formal phacoemulsification wet lab course. There was no difference in the number of diplomates who allowed their residents to perform cataract surgery as the primary surgeon during their second year compared to any other year. Thirty-three surveyed diplomates supported the idea of creating an assessment tool to improve surgical competency. This article describes the current trends in veterinary ophthalmology residency education and provides support for the creation of an assessment tool to improve surgical competency. The goal is to stimulate future research on how educators can effectively train veterinary ophthalmology residents to improve surgical proficiency.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».