Surgical Activity of First-Year Canadian Neurosurgical Residents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Surgical activity is probably the most important component of surgical training. During the first year of surgical residency, there is an early opportunity for the development of surgical skills, before disparities between the skill sets of residents increase in future years. It is likely that surgical skill is related to operative volumes. There are no published guidelines that quantify the number of surgical cases required to achieve surgical competency. The aim of this study was to describe the current trends in surgical activity in a recent cohort of first-year Canadian neurosurgical trainees. METHODS: This study utilized retrospective database review and survey methodology to describe the current state of surgical training for first-year neurosurgical trainees. A committee of five residents designed this survey in an effort to capture factors that may influence the operative activity of trainees. RESULTS: Nine out of a cohort of 20 first-year Canadian neurosurgical trainees that began training in July of 2008 participated in the study. The median number of cases completed by a resident during the initial three month neurosurgical rotation was 66, within which the trainee was identified as the primary surgeon in 12 cases. Intracranial hemorrhage and cerebrospinal fluid diversion procedures were the most common operations to have the trainee as primary surgeon. CONCLUSION: Based on this pilot study, it appears that the operative activity of Canadian first-year residents is at least equivalent to the residents of other studied training systems with respect to volume and diversity of surgical activity.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».