“July Effect” in Elective Spine Surgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective cohort. OBJECTIVE: To evaluate for the presence and magnitude of the "July effect" within elective spine surgery. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: The July effect is the hypothetical increase in morbidity and mortality thought to be associated with the influx of new (or newly promoted) trainees during the first portion of the academic year. Studies evaluating for the presence and magnitude of the July effect have demonstrated conflicting results. METHODS: We accessed the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program database from 2005-2010. Statistical analyses were conducted using bivariate and multivariate logistic regression. RESULTS: A total of 14,986 cases met inclusion criteria and constitute the study population. Of these, 26.5% occurred in the first academic quarter and 25.3% had resident involvement. The rate of serious adverse events was 1.9 times higher and the rate of any adverse events was 1.6 times higher among cases with resident involvement than among those without (P < 0.001 for both). Among cases without resident involvement, the rates of serious adverse events and any adverse events did not differ by academic quarter. Similarly, among cases with resident involvement, the rates of serious adverse events and any adverse events did not differ by academic quarter. CONCLUSION: We could not demonstrate that the training of new (or newly promoted) residents is associated with an increase in the adverse events of spine surgery. Safeguards that have been put in place to ensure patient safety during this training period seem to be effective. Although adverse events were more common among cases with resident involvement than among cases without resident involvement, our data suggest that this association is more likely a product of the riskier population of cases in which residents participate than of the resident involvement itself.
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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 | 0,001 |
| 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 découle