A population based study of surgeon characteristics associated with the uptake of contemporary techniques in renal surgery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We have witnessed the slow uptake of many contemporary techniques in the surgical management of renal tumours. We sought to evaluate surgeon-level characteristics associated with the uptake of laparoscopy, partial nephrectomy (PN) and adrenal-sparing approaches in surgically managing these tumours. METHODS: Using the Ontario Cancer Registry, we identified surgeons treating renal cell carcinoma (RCC) in the province of Ontario, Canada between 2002 and 2004. We then classified individuals within this cohort as either high or low utilizers of laparoscopy, PN or adrenal-sparing approaches. Further variables analyzed included academic status, surgeon graduation year and surgical volume status. We then used univariable and multivariable logistic regression models to assess predictors of uptake. RESULTS: We evaluated a total of 108 surgeons for their uptake of both laparoscopy and adrenal-sparing approaches and 94 surgeons for their uptake of PN. We identified 32 surgeons (30%) as high users of laparoscopy. Predictors of uptake of laparoscopy included graduation year after 1990 (odds ratio [OR] 4.81, confidence interval [CI] 1.57-14.8) and high-surgeon volume (OR 4.33, CI 1.60-10.4). We identified 41 surgeons (44%) as high users of PN. The only predictor of uptake of PN was academic status (OR 5.83, CI 1.96-17.3). We identified 69 surgeons (65%) as high users of adrenal-sparing approaches, but did not identify any significant predictors for uptake in this group. DISCUSSION: We identify unique factors contributing to the uptake of distinct surgical techniques in the management of RCC. This information sheds lights on the underlying mechanisms and helps us understand how to further encourage the dissemination of these practices.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».