CUSUM analysis of J-pouch surgery reflects no learning curve after board certification.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate changes in morbidity and mortality associated with ileal J-pouch surgery performed during the first 3 years of a single surgeon's practice to determine the presence or absence of a learning curve after fellowship training. METHODS: From July 2002 to July 2005, an observational study of postoperative outcomes was undertaken, in which 30-day and inhospital morbidity and mortality were assessed. A total of 37 patients (17 women and 20 men) underwent the surgery; their average age was 32 (range 16-51) years. The operation was performed for ulcerative colitis n = 31), familial adenomatous polyposis n = 4) and indeterminate colitis n = 2); 32 were diverted and 5 were not. Predicted morbidity and mortality were 31.66% and 1.47%, respectively. Observed morbidity and mortality were 29.7% and 0%, respectively. I used a risk-adjusted cumulative sum (CUSUM) model to compare observed outcomes with predicted outcomes according to a validated scoring system and to analyze outcomes with adjusting for risk on a case-by-case basis. RESULTS: CUSUM analysis revealed a flat curve trending down over the duration. CONCLUSION: CUSUM methodology permits documentation of quality control during the first 3 years of practice. The experience of a single board-certified colorectal surgeon reveals acceptable results in the first 3 years of practice, with no obvious learning curve. The results suggest that fellowship training and board certification conferred reasonable proficiency in J-pouch surgery before the onset of practice.
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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 | 0,004 | 0,032 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».