Organ procurement surgery as a means of increasing open surgical experience during urology residency
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The introduction and advancement of minimally invasive surgery (MIS) has resulted in a reciprocal decline in exposure to open surgery during urology residency training. We propose organ procurement surgery as a potential vehicle to facilitate an increase in open surgical experience among trainees. We define the surgical case volume for organ procurement surgeries currently performed by urology residents in Canada, and determine what capacity exists for expansion. METHODS: Data on organ procurement surgeries were extracted for Canadian urology residents case-logs between 2005 and 2009. Case-logs were anonymously analyzed through the voluntary self-reporting program T-Res (Resilience Software Inc.). National deceased organ donor data were obtained from the Canadian Institute for Health Information. RESULTS: The graduating Canadian urology resident has performed an average of 0.95 organ procurement surgeries during 5 years of training. An average of 469.6 procurement surgeries were performed yearly in Canada between 2005 and 2009. The theoretical capacity exists for each graduating resident to perform an additional 16.3 organ procurements during residency. CONCLUSIONS: With the establishment of MIS as standard of care for many urologic surgeries, the decrease in open operative experience is concerning. Innovative ways to enrich open surgical experience may be required, and increased formal incorporation of organ procurements into urology residency training curriculum may help fill the void.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».