Variations Among Urology Trainees in Their Use of Fluoroscopy During Ureteroscopy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Recently, surgeon behavior has been identified as a determinant of fluoroscopy time (FT) during ureteroscopy (URS). In a training program, postgraduate trainees (PGTs) assist in performing URS under direct supervision of an attending urologist. Therefore, the aim of the present study was to assess variations among PGTs in their use of FT during URS. PATIENTS AND METHODS: A retrospective review of prospectively collected data was performed for consecutive patients undergoing URS between July 2009 and December 2010 using standard fluoroscopy (30 frames per second). Urology PGTs in the fourth year assisted in performing these cases under the direct supervision of a single endourologist. Patient and stone characteristics together with operative data were compared among PGTs using univariate and multivariate analyses. RESULTS: Seven PGTs (A, B, C, D, E, F, and G) assisted in 100 URS with a median (range) of 13 (11-18) procedures per trainee. Mean FT (95% confidence interval) for trainees A through G were 194 (115-272), 104 (65-144), 91 (66-117), 117 (58-175), 91 (52-131), 107 (7-143), and 64 (36-91) seconds, respectively (P=0.004). There were no significant differences among trainees in terms of patient (age and sex), stone (size, laterality, location, and multiplicity), and operative characteristics (operative time and balloon dilation) (P>0.05). Trainees, however, varied significantly in their use of access sheath (P=0.03). Trainees, male sex, balloon dilation, ureteral access sheath, and residual stones maintained their significance as predictors of FT on multivariate analysis. CONCLUSION: PGTs, in addition to male sex, balloon dilation, ureteral access sheath, and residual stones were significant predictors of FT during URS. Whether these differences in the behavior of PGTs are intrinsic to themselves or from perioperative factors remains to be clarified.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».