Surgical skills assessment during resident selection process: Survey of American cardiothoracic and Canadian cardiac surgery program directors
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Matching into cardiothoracic and cardiac surgery training programs is highly competitive. As surgical simulation becomes increasingly accessible, we present the various perspectives of program directors (PDs) on the potential assessment of surgical skills during the resident selection process. Methods: A 21-question survey was distributed to all 128 accredited American cardiothoracic (75 indirect-entry 5 + 2, 19 indirect-entry 4 + 3, and 34 direct-entry I-6 programs) and 12 Canadian direct-entry cardiac surgery residency programs. Questions were focused on respondent demographic characteristics, sentiments toward integration of surgical skills assessment in resident selection, and perceptions of residents' technical skills at different stages of training. A similar questionnaire was distributed to all 360 American and Canadian general surgery PDs given its foundation for indirect-entry cardiothoracic surgery fellowships. Data were analyzed descriptively and quantitatively. Results: Forty-nine American cardiothoracic (38%), 10 Canadian cardiac (83%), 50 American general (15%), and 10 Canadian general (59%) surgery PDs completed the survey. Cardiothoracic and cardiac surgery PDs were divided on whether surgical skill assessment should be part of the selection process (yes: 52.5%; n = 31). Although 35.6% (n = 21) believed residents were slightly underperforming at the start of training, 50.9% (n = 30) believed residents were slightly or significantly overperforming by the end. Similar patterns were seen among general surgery responses. Conclusions: Surgical skills assessment during the resident selection process is divisive among cardiothoracic and cardiac surgery PDs. Surgical skills remain largely untested before residency but are developed throughout training.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».