When should surgeons retire?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Retirement policies for surgeons differ worldwide. A range of normal human functional abilities decline as part of the ageing process. As life expectancy and their population increases, the performance ability of ageing surgeons is now a growing concern in relation to patient care. The aim was to explore the effects of ageing on surgeons' performance, and to identify current practical methods for transitioning surgeons out of practice at the appropriate time and age. METHODS: A narrative review was performed in MEDLINE using the terms 'ageing' and 'surgeon'. Additional articles were hand-picked. Modified PRISMA guidelines informed the selection of articles for inclusion. Articles were included only if they explored age-related changes in brain biology and the effect of ageing on surgeons' performance. RESULTS: The literature search yielded 1811 articles; of these, 36 articles were included in the final review. Wide variation in ability was observed across ageing individuals (both surgical and lay). Considerable variation in the effects of the surgeon's age on patient mortality and postoperative complications was noted. A lack of neuroimaging research exploring the ageing of surgeons' brains specifically, and lack of real markers available for measuring surgical performance, both hinder further investigation. Standard retirement policies in accordance with age-related surgical ability are lacking in most countries around the world. CONCLUSION: Competence should be assessed at an individual level, focusing on functional ability over chronological age; this should inform retirement policies for surgeons.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».