Impact of the COVID-19 Pandemic on the Ability of Surgical Residents to Successfully Complete Residency Caseload Requirements in Private Practice
Notice bibliographique
Résumé
A retrospective analysis of the surgical caseloads from five corporate-owned private specialty practices with American College of Veterinary Surgery (ACVS)-registered surgical residency programs was performed. The impact of the COVID-19 pandemic on the ability for private practice ACVS residency programs to provide adequate case numbers to meet residency requirements was evaluated. The surgical caseload was divided into 6-month intervals beginning in September 2019 and ending August 2022. The overall, specific ACVS case log categories and emergency caseloads were compared. Cases were categorized using ACVS training standard definitions. An average of 12 ACVS residents enrolled across the five training programs, with 24,331 cases operated across all hospitals during the 3-year study period. There was no significant increase or decrease in average surgical caseload at any time interval compared with the pre-COVID-19 period. Surgical residents did experience an increased emergency caseload for a portion of the pandemic. However, the increased emergency demands on surgical residents during the COVID-19 pandemic appears to have resolved with time. There was a decrease in neurologic caseload that was seen at four of the five hospitals. Neurosurgical caseload may be more variable among surgeons and this study did not account for overall neurosurgical caseload available to residents. All other categories were adequate or remained consistent throughout the study period, with no evidence of impact from the COVID-19 pandemic. The COVID-19 pandemic also did not negatively impact resident surgical caseload with continued case volumes with exposure to all necessary procedures for resident requirements.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».