Comparing Different Pathways in Medical Education and Surgical Training: A Global Survey of Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
Background: Currently, interest in surgical careers is declining globally, whereas aging populations are contributing to a rising demand for surgical procedures. Surgeons who conduct scientific investigations and share clinical advances internationally pay little attention to comparing differences in ways nations attract, educate, and train their surgeons. This study compares international pathways toward surgeon development with the aim of seeking best practices and improving the outlook of surgery as an attractive career. Methods: less than 0.05 indicates statistical significance. Results: The 463 respondents from the United States (59%), the United Kingdom (16%), Europe (10%), Canada (5%), and the rest of the world (10%) averaged age 46, and 64% were women. Non-US/Canadian respondents (93%) attended 5- and 6-year medical schools; US respondents were far more likely (91%) to attend nonmedical 4-or-more-year university before medical school. Weekly training-hour mandates spanned less than or equal to 48 (9%) to 80 or more (45%); 76% surpassed mandate hours, and just 9% reported accurate hours. Average educational debt ranged from $14,000 (Europe) to $179,000 (US). Few (19%) felt training allowed family building. Conclusion: Based on best practices from different countries, the authors recommend a 6-year maximum university/medical education requirement, elimination of nonsurgical training years (mandatory in some countries), single-program surgical training, objective measure of work hours, optimizing weekly hours, improved support for family building, and end-of-training certification options.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».