The Blue Ribbon Committee II Report and Recommendations on Surgical Education and Training in the United States: 2024
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An expert panel made recommendations to optimize surgical education and training based on the effects of contemporary challenges. BACKGROUND: The inaugural Blue Ribbon Committee (BRC I) proposed sweeping recommendations for surgical education and training in 2004. In light of those findings, a second BRC (BRC II) was convened to make recommendations to optimize surgical training considering the current landscape in medical education. METHODS: BRC II was a panel of 67 experts selected on the basis of experience and leadership in surgical education and training. It was organized into subcommittees which met virtually over the course of a year. They developed recommendations, along with the Steering Committee, based on areas of focus and then presented them to the entire BRC II. The Delphi method was chosen to obtain consensus, defined as ≥80% agreement among the panel. Cronbach α was computed to assess the internal consistency of 3 Delphi rounds. RESULTS: Of the 50 recommendations, 31 obtained consensus in the following aspects of surgical training (# of consensus recommendation/# of proposed): Workforce (1/5); Medical Student Education (3/8); Work Life Integration (4/6); Resident Education (5/7); Goals, Structure, and Financing of Training (5/8); Education Support and Faculty Development (5/6); Research Training (7/9); and Educational Technology and Assessment (1/1). The internal consistency was good in Rounds 1 and 2 and acceptable in Round 3. CONCLUSIONS: BRC II used the Delphi approach to identify and recommend 31 priorities for surgical education in 2024. We advise establishing a multidisciplinary surgical educational group to oversee, monitor, and facilitate implementation of these recommendations.
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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 | 0,067 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,013 |
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 ».