Surgical Case Volume in Canadian Urology Residency: A Comparison of Trends in Open and Minimally Invasive Surgical Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The application of minimally invasive surgery (MIS) has become increasingly common in urology training programs and clinical practice. Our objective was to review surgical case data from all 12 Canadian residency programs to identify trends in resident exposure to MIS and open procedures. MATERIALS AND METHODS: Every year, beginning in 2003, an average of 41 postgraduate year 3 to 5 residents reported surgical case data to a secure internet relational database. Data were anonymized and extracted for the period 2003 to 2009 by measuring a set of 11 predefined index cases that could be performed in both an open and MIS fashion. RESULTS: 16,687 index cases were recorded by a total of 198 residents. As a proportion, there was a significant increase in MIS from 12% in 2003 to 2004 to 32% in 2008 to 2009 (P=0.01). A significant decrease in the proportion of index cases performed with an open approach was also observed from 88% in 2003 to 2004 to 68% in 2008 to 2009 (P=0.01). The majority of these shifts were secondary to the increased application of MIS for nephrectomies of all type (29%-45%), nephroureterectomy (27%-76%), adrenalectomy (15%-71%), and pyeloplasty (17%-54%) (P<0.0001 for all). While there was a significant increase in MIS experience with radical prostatectomy (2%-18%, P<0.0001), the majority of these were still taught in an open fashion during the study period. CONCLUSION: MIS constitutes an increasingly significant component of surgical volume in Canadian urology residencies with a reciprocal decrease in exposure to open surgery. These trends necessitate ongoing evaluation to maintain the integrity of postgraduate urologic training.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».