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Enregistrement W1975309105 · doi:10.1159/000070413

The Influence of Surgical Operative Experience on the Duration of First Ventriculoperitoneal Shunt Function and Infection

2003· article· en· W1975309105 sur OpenAlexaffabout
D. Douglas Cochrane, John R. W. Kestle

Notice bibliographique

RevuePediatric Neurosurgery · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineShunt (medical)SurgeryHydrocephalusMentorshipShunting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship of surgeon experience, measured by operative volume, to the outcomes of ventricular shunt treatment of hydrocephalus in children is not clear. This paper explores this relationship based on first ventriculoperitoneal shunts (VPS) implanted in English-speaking Canada during the period from April 1989 to March 2001. Three thousand seven hundred and ninety-four first VPS insertions, performed by 254 surgeons, were reviewed. Surgical experience was represented by the number of shunt operations performed during the study period by each surgeon prior to the date of the operation. The 6-month shunt failure risk for less experienced surgeons was 38%, compared to 31% for more experienced surgeons. This difference decreased to 4% at 60 months and 3% at 120 months (p = 0.001). The infection rate for initial shunt insertions was 7% for patients treated by more experienced surgeons and 9.4% for those treated by less experienced surgeons (p = 0.006). A relationship between surgeon experience and shunt outcome that appears to be based on the operative experience that a surgeon brings to a procedure is in keeping with clinical experience. This observation has implications for public policy, service planning and surgical mentorship during the earlier years of a surgeon's career.

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)0,016
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations135
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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