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Enregistrement W202693461

Surgical procedure logging with use of a hand-held computer.

2002· article· en· W202693461 sur OpenAlexaffabout
Sandra E. Fischer, Stephen E. Lapinsky, Jason Weshler, F.T. Howard, Lorne Rotstein, Zane Cohen, Thomas E. Stewart

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUploadLoggingThe InternetData loggerDatabaseMedical emergencyMedical physicsWorld Wide WebComputer scienceOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the feasibility of incorporating hand-held computing technology in a surgical residency program, by means of hand-held devices for surgical procedure logging linked through the Internet to a central database. SETTING: Division of General Surgery, University of Toronto. DESIGN: A survey of general surgery residents. METHODS: The 69 residents in the general surgery training program received hand-held computers with preinstalled medical programs and a program designed for surgical procedure logging. Procedural data were uploaded via the Internet to a central database. Survey data were collected regarding previous computer use as well as previous procedure logging methods. MAIN OUTCOME MEASURE: Utilization of the procedure logging system. RESULTS: After a 5-month pilot period, 38% of surgical residents were using the procedure-logging program successfully and on a regular basis. Program use was higher among more junior trainees. Analysis of the database provided valuable information on individual trainees, hospital programs and supervising surgeons, data that would assist in program development. CONCLUSIONS: Hand-held devices can be implemented in a large division of general surgery to provide a reference database and a procedure-logging platform. However, user acceptance is not uniform and continued training and support are necessary to increase acceptance. The procedure database provides important information for optimizing trainees' educational experience.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,169 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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