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Enregistrement W101240808 · doi:10.1161/circ.116.suppl_16.ii_730-c

Abstract 3248: Is It Safe to Train Residents to Perform Cardiac Surgery? Intermediate Term Follow-up

2007· article· en· W101240808 sur OpenAlexaff
Billie Jean Martin, Dimitri Kalavrouziotis, Roger J.F. Baskett

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioStroke (engine)Logistic regressionMyocardial infarctionCoronary artery diseaseSurgeryProportional hazards modelEmergency medicineCardiologyInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction While there are rigourous assessments made of trainees’ knowledge through formal examinations, objective assessments of technical skills are not available. Little is known about the safety of allowing resident trainees to perform cardiac surgical operations. Methods Peri-operative date was prospectively collected on all patients who underwent coronary artery bypass grafting (CABG), aortic valve replacement (AVR) or a combined procedure between 1998 and 2005. Teaching-cases were identified by resident records and defined as cases which the resident performed skin to skin. Pre-operative characteristics were compared between teaching and non-teaching cases. Short-term adverse events were defined as a composite of: in-hospital mortality, stroke, intra- or post-operative intra-aortic balloon pump (IABP) insertion, myocardial infarction, renal failure, wound infection, sepsis or return to the operating room. Intermediate adverse outcomes were defined as hospital readmission for any cardiac disease or late mortality. Logistic regression and Cox proportional hazard models were used to adjust for differences in age, acuity, and medical co-morbidities. Outcomes were compared between teaching and non-teaching cases. Results 6929 cases were included, 895 of which were identified as teaching-cases. Teaching-cases were more likely to have an EF<40%, pre-operative IABP, CHF, combined CABG/AVRs or total arterial grafting cases (all p<0.01). However, a case being a teaching-case was not a predictor of in-hospital mortality (OR=1.02, 95%CI 0.67–1.55) or the composite short-term outcome (OR=0.97, 95%CI 0.75–1.24). The Kaplan-Meier event-free survival of staff and teaching-cases was equivalent at 1, 3, and 5 years: 80% vs. 78%, 67% vs. 66%, and 58% vs. 55% (log-rank p=0.06). Cox proportional hazards regression modeling did not demonstrate teaching-case to be a predictor of late death or re-hospitalization (HR=1.05, 95%CI 0.94 –1.18). Conclusions Teaching-cases were more likely to have greater acuity and complexity than non-teaching cases. Despite this, teaching cases did no worse than staff cases in the short or intermediate term. Allowing residents to perform cardiac surgery does not appear to adversely affect patient outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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