Predicting Orthopedic Surgeons’ Preferences for Peripheral Nerve Blocks for Their Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A 2002 survey of 468 Canadian orthopedic surgeons found that the "two principal reasons regional anesthesia is not favored" are "delays in operating rooms" and "unpredictable success." We reanalyzed the data from the study to evaluate whether these concerns were the best predictors of an individual surgeon's willingness to use peripheral nerve blocks for their patients. METHODS: Of the five procedures included in the survey, three had relevant questions for our reanalysis of the results: arthroscopic shoulder surgery, arthroscopic anterior cruciate ligament reconstruction, and total knee replacement. RESULTS: A surgeon's preference for peripheral nerve block for him or herself strongly predicted his or her anesthetic preference for patients (all P < 0.001). Concordance rates were 89% for arthroscopic shoulder surgery, 87% for anterior cruciate ligament reconstruction, and 93% for total knee replacement. There was almost no incremental predictive value for the surgeon's preference for patients from the surgeon's perception of the times to perform a block (P > or = 0.27) or perception of block success rate (P > or = 0.30). There was also almost no direct predictive value for the surgeon's preference for patients from the surgeon's perception of the times to perform a block (Kendall's tau < or = 0.04, P > or = 0.28) or perception of block success rate (Kendall's tau < or = 0.02, P > or = 0.24). An economically important percentage of surgeons (37%, 95% confidence interval: 32%-41%) would choose a peripheral nerve block for their own surgery for some, but not all, of the procedures (i.e., for 1 or 2 versus 0 or 3). CONCLUSIONS: A surgeon's preference for peripheral nerve blocks for his or her own surgery predicted a surgeon's preference for his or her patients. Perceptions of delays and success rate did not add sufficient incremental information to the surgeon's preferences to be of economic importance. These results are important to better forecast the net economic impact on an anesthesia group of a regional block team.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».