Does operative experience during residency correlate with reported competency of recent general surgery graduates?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of attributes of residency training that predict competency would improve surgical education. We hypothesized that case experience during residency would correlate with self-reported competency of recent graduates. METHODS: Aggregate case log data of residents enrolled in 2 general surgery programs were collected over a 12-month period and stratified into Surgical Council on Resident Education (SCORE) categories. We surveyed recent (< 5 yr) residency graduates on procedural competency. Resident case volumes were correlated with survey responses by SCORE category. RESULTS: In all, 75 residents performed 11 715 operations, which were distributed by SCORE category as follows: essential-common (EC) 9935 (84.8%), essential-uncommon (EU) 889 (7.6%) and complex 891 (7.6%). Alimentary tract procedures were the most commonly performed EC (2386, 24%) and EU (504, 56.7%) procedures. The least common EC procedure was plastic surgery (4, 0.04%), and the least common EU procedure was abdomen-spleen (1, 0.1%). The questionnaire response rate was 45%. For EC procedures, self-reported competency was highest in skin and soft tissue, thoracic and head and neck (each 100%) and lowest in vascular-venous (54%), whereas for EU procedures it was highest in abdomen-general (100%) and lowest in vascular-arterial (62%). The correlation between case volume and self-reported competency was poor (R = 0.2 for EC procedures). CONCLUSION: Self-reported competency correlates poorly with operative case experience during residency. Other curriculum factors, including specific rotations and timing, balance between inpatient and outpatient surgical experience and competition for cases, may contribute to procedural competency acquisition during residency.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».