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Enregistrement W1824630625 · doi:10.1007/s12630-014-0194-x

The aging anesthesiologist: a narrative review and suggested strategies

2014· review· en· W1824630625 sur OpenAlexaffabout
Alan D. Baxter, Sylvain Boet, Dennis Reid, Gary Skidmore

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Anesthesia/Journal canadien d anesthésie · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnesthesiologyMedicineCompetence (human resources)WorkforceComplaintPatient safetyAdverse effectAging in the American workforceFamily medicinePsychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To address an aging anesthesia workforce, we review the relevant changes and implications associated with age in order to stimulate discussion at the individual, local, and national levels regarding appropriate changes in practice aimed at protecting patient safety. PRINCIPAL FINDINGS: In a 2013 survey of Canadian Anesthesiologists, 22% were aged 55-64 yr, 7% were aged 65-74 yr, and 3% were older than 74 yr. Clinical abilities decline with age, making older anesthesiologists more likely than their younger colleagues to be associated with adverse patient events. Anesthesiologists older than 65 yr in Ontario, Quebec, and British Columbia had 50% more cases involving litigation and almost twice the number of cases involving severe patient injury compared with anesthesiologists younger than 51 yr of age. In the absence of overt deterioration in skills, decisions about reducing activities and retirement are left largely to individuals despite their limited ability to self-assess competence. This state of affairs may contribute to the increased incidence of adverse events and poor patient outcomes. CONCLUSIONS: Provincial regulatory bodies have peer assessment programs to evaluate physicians at random, following a complaint, and at certain ages, but all have limitations. Simulation has been used widely for training and assessment in the aviation industry as well as in automobile driving exams. Simulation can assess crisis recognition and management, which is crucial in anesthesiology and not well assessed by other methods, and could assist elderly anesthesiologists during the pre-retirement phase of their careers. A standardized schedule for winding down would have advantages for physicians, their department, and their patients. A suggested schedule might include no further on-call duties for those aged 60 yr and older, no further high-acuity cases for those aged 65 yr and older, and retirement from operating room (OR) clinical practice (with possible continuation of non-OR clinical or other non-clinical activities, if desired) at age 70 yr. These timelines could be extended with satisfactory performance in annual simulation sessions involving assessment and practice in crisis management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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