Trauma resident exposure in Canada and operative numbers (TraumaRECON): a national multicentre retrospective review of operative and nonoperative trauma teaching
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: General surgeons play an important role in the provision of trauma care in Canada and the current extent of their trauma experience during training is unknown. We sought to quantify the operative and nonoperative educational experiences among Canadian general surgery trainees. METHODS: We conducted a multicentre retrospective study of major operative exposures experienced by general surgery residents, as identified using institutional trauma registries and subsequent chart-level review, for 2008-2018. We also conducted a site survey on trauma education and structure. RESULTS: We collected data on operative exposure for general surgery residents from 7 programs and survey data from 10 programs. Operations predominantly occurred after hours (73% after 1700 or on weekends) and general surgery residents were absent from a substantial proportion (25%) of relevant trauma operations. The structure of trauma education was heterogeneous among programs, with considerable site-specific variability in the involvement of surgical specialties in trauma care. During their training, graduating general surgery residents each experienced around 4 index trauma laparotomies, 1 splenectomy, 1 thoracotomy, and 0 neck explorations for trauma. CONCLUSION: General surgery residents who train in Canada receive variable and limited exposure to operative and nonoperative trauma care. These data can be used as a baseline to inform the application of competency-based medical education in trauma care for general surgery training in Canada.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».