Nationwide Effect of COVID-19 on Cases Performed During Pediatric Orthopaedic Surgery Fellowship Training in the United States
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic negatively affected surgical training in the United States. We hypothesized that reported case volume during pediatric orthopaedic surgery fellowship training would decrease markedly during the 2019 to 2020 academic year, which corresponded with the COVID-19 outbreak. METHODS: The Accreditation Council for Graduate Medical Education provided nationwide case logs for accredited pediatric orthopaedic surgery fellows (2017 to 2021). Annual reported case volumes were extracted and summarized as means ± SD. Parametric tests were used to compare annual case volumes. RESULTS: A total of 149 pediatric orthopaedic fellows from 23 accredited fellowships were included. A 16% year-over-year (YoY) decrease was noted in the reported case volume during the 2019 to 2020 academic year (238 ± 80 vs. 255 ± 60, P < 0.001). Nonacute case categories had the most notable YoY percentage decreases: Soft Tissue: Transfer, Lengthen, Release (-42%); Clubfoot (-34%); and Foot and Ankle Deformity (-31%). Acute case categories had the most notable YoY percentage increases: Trauma Lower Limb (12%) and Trauma Upper Limb (10%). A subsequent 42% YoY increase was noted in the reported case volume during the 2020 to 2021 academic year. DISCUSSION: A 16% YoY decrease was noted in the reported case volume during the 2019 to 2020 academic year, which corresponded to widespread economic shutdowns during the initial COVID-19 outbreak. Nonacute cases experienced the greatest negative effect. The results from this study may inform the orthopaedic surgery community on the effect of future national emergencies, such as viral outbreaks.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».