Navigating the Path to Surgery: A Systematic Review of Early Surgical Exposure Programs for Preclerkship Medical Students in North America
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the structure, outcomes, and impact of early surgical exposure programs for preclerkship medical students in North America, and to evaluate their role in influencing specialty choice, surgical skill development, and professional engagement. DESIGN: Systematic review conducted according to PRISMA guidelines, with a preregistered protocol (PROSPERO: CRD42024588099). Data were synthesized narratively due to heterogeneity in study designs and outcomes. SETTING: Studies were conducted primarily at single institutions across the United States and Canada, typically within academic medical centers offering undergraduate medical education. PARTICIPANTS: Fourteen studies met inclusion criteria, comprising preclerkship medical students enrolled in accredited North American medical schools. Inclusion required programs to be at least 2 days in duration and contain a minimum of 2 educational components (e.g., mentorship, operating room shadowing, procedural skills training, or simulation). RESULTS: Participation in early surgical exposure programs was associated with increased interest in surgical careers (8/12 studies), improved perceptions of surgery, and greater preparedness and performance during surgical clerkships. Mentorship emerged as a key factor influencing professional engagement. Technical competence and confidence improved across multiple surgical skills (e.g., suturing, knot-tying, OR familiarity). Students consistently reported high satisfaction with the early surgical exposure programs, especially when engaged in hands-on activities. CONCLUSIONS: Early surgical exposure programs offer educational and professional benefits, including enhanced surgical interest, skill development, and mentorship. These findings support broader integration of such programs into undergraduate curricula to inform career decision-making and address workforce needs in surgery.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».