The feasibility of introducing advanced minimally invasive surgery into surgical practice.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigates the feasibility of performing advanced minimally invasive surgery (MIS) in a nonspecialized practice environment. METHODS: We conducted a cross-sectional survey of all community general surgeons currently practising in Ontario. RESULTS: Few community surgeons perform a high volume (> 10 procedures per yr) of advanced MIS. Most (70%) believe it is important to acquire additional skills in advanced MIS. The most appropriate methods for learning advanced MIS are believed to be expert mentoring (79.7%), courses (77.2%) and a colleague mentor (63.9%). A total of 57.6% of respondents have attended a course in MIS while in practice, and most have access to a reasonable variety of instrumentation. Respondents believe that 57.6% of assistants, 54.8% of nurses and 43.4% of anaesthetists are relatively inexperienced with advanced MIS. Barriers to establishing advanced MIS include limited operating room access (50%), resources or equipment (45.2%) and limited expert mentoring (43.6%). Surgeons with less than 10 years of practice found lack of trained nursing staff (7.9% v. 4.2%, p = 0.01) and experienced assistants (12% v. 6.2%, p = 0.008) to be more important barriers than did those with over 10 years of practice, respectively. CONCLUSION: Most general surgeons working in Ontario are self-taught with respect to MIS skills, and few perform a high volume of advanced MIS. Only one-half of all respondents have access to skilled MIS operating room nurses, surgical assistants or anesthesiology. Despite this, general surgeons perceive the greatest barriers to introducing advanced MIS procedures to be limited access to operating rooms, resources or equipment and limited mentoring. This study has shown that the role of the surgical team in advanced MIS may be underestimated by many general surgeons. These data have important implications in training general surgeons and in incorporating additional advanced MIS procedures into the armamentarium of general surgeons.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».