The adoption of laparoscopic colorectal surgery: a national survey of general surgeons.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Laparoscopic surgery may become the standard of care for the treatment of colorectal disease. Little is known regarding North American patterns of practice or the limiting factors and strategies for adoption among surgeons. METHODS: We sent a 28-item questionnaire to all general surgeon members of the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada. We derived descriptive and correlative information using chi(2), Wilcoxon rank sum and Student t tests and multivariate logistic regression. RESULTS: The return rate was 55% (694/1266). A total of 67% (462/694; 95% confidence interval 63%-70%) of respondents perform colorectal surgery. Of these, 54% perform laparoscopic colorectal surgery. Multivariate logistic regression identified 5 factors related to performing laparoscopic colorectal surgery: fewer years in practice (p < 0.001), male sex (p = 0.015), practising in the province of Quebec (p = 0.005), university-hospital affiliation (p = 0.034) and minimally invasive surgery fellowship training (p = 0.023). Lack of adequate operating time and formal training were the main reasons cited by surgeons not offering laparoscopic colon resections. Most surgeons (67%) felt that site visits from a minimally invasive surgeon would represent the most effective training method for acquiring advanced laparoscopic skills. CONCLUSION: About half of Canadian general surgeons offer laparoscopic colorectal resections. Recent graduation, male sex, practice location, university-hospital affiliation and minimally invasive surgery training are significant predictors for offering a laparoscopic approach. Lack of operative time and formal training are the main barriers to adoption of the technique. Site visits by trained laparoscopic surgeons is the preferred method of acquiring advanced skills.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».