Safety of intracranial aneurysm surgery performed in a postgraduate training program: implications for training
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Patient care and educational experience have long formed a dichotomy in modem surgical training. In neurosurgery, achieving a delicate balance between these two factors has been challenged by recent trends in the field including increased subspecialization, emerging technologies, and decreased resident work hours. In this study the authors evaluated the experience profiles of neurosurgical trainees at a large Canadian academic center and the safety of their practice on patient care. METHODS: Two hundred ninety-three patients who underwent surgery for intracranial aneurysm clipping between 1993 and 1996 were selected. Prospective data were available in 167 cases, allowing the operating surgeon to be identified. Postoperative data and follow-up data were gathered retrospectively to measure patient outcomes. In 167 cases, a total of 183 aneurysms were clipped, the majority (91%) by neurosurgical trainees. Trainees performed dissections on aneurysms that were predominantly small (< 1.5 cm in diameter; 77% of patients) and ruptured (64% of patients). Overall mortality rates for the patients treated by the trainee group were 4% (two of 52 patients) and 9% (nine of 100 patients) for unruptured and ruptured aneurysm cases, respectively. Patient outcomes were comparable to those reported in historical data. Staff members appeared to be primary surgeons in a select subset of cases. CONCLUSIONS: Neurosurgical trainees at this institution are exposed to a broad spectrum of intracranial aneurysms, although some case selection does occur. With careful supervision, intracranial aneurysm surgery can be safely delegated to trainees without compromising patient outcomes. Current trends in practice patterns in neurosurgery mandate ongoing monitoring of residents' operative experience while ensuring continued excellence in patient care.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».