The implementation of a transanal endoscopic microsurgery programme: initial experience with surgical performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Despite transanal endoscopic microsurgery (TEM) being used for over 30 years, there has been slow adoption of this modality in many centres. There remains a paucity of research regarding the learning curve and early performance of surgeons who begin to offer TEM. We sought to determine predictors of longer rates of tumour excision and improvements in operative time in a newly established TEM programme. Method All patients who underwent TEM at the Ottawa Hospital, Ottawa, Canada, between October 2009 and September 2014 were included. Data were abstracted through a retrospective chart review. The average rate of lesion excision (ARE) was calculated to standardize the operation time by size of the pathological specimen (min/cm3), representing a measure of surgical efficiency. Surgical efficiency was plotted using restricted cubic splines. Predictors of higher ARE were determined using multivariable regression. Results During the study period 108 patients underwent TEM. ARE was available for 95 patients of mean age 67.2 years. The mean ARE was 18.6 min/cm3. On adjusting for important covariates, the ARE improved with each additional case until 16 cases were completed. Significant predictors of higher ARE on multivariable analysis were age < 50 years, experience of fewer than five cases, and carcinoid/gastrointestinal stromal tumour or scar histology. Conclusion Operative efficiency appears to improve as surgeons completed 16 TEM cases. We have identified important factors that result in longer operating time. The study has important implications with regard to surgical training and operative planning for new TEM programmes.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».