An Objective Assessment of the Surgical Trainee in an Urban Trauma Unit in South Africa: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical outcomes are provider specific. This prospective audit describes the surgical activity of five general surgery residents on their trauma surgery rotation. It was hypothesized that the operating surgical trainee is an independent risk factor for adverse outcomes following major trauma. MATERIALS AND METHODS: This is a prospective cohort study. All patients admitted, over a 6-month period (August 2014-January 2015), following trauma requiring a major operation performed by a surgical trainee at Groote Schuur Hospital's trauma unit in South Africa were included. Multiple logistic regression models were built to compare risk-adjusted surgical outcomes between trainees. The primary outcome measure was major in-hospital complications. RESULTS: A total of 320 major operations involving 341 procedures were included. The mean age was 28.49 years (range 13-64), 97.2 % were male with a median ISS of 9 (IQR 1-41). Mechanism of injury was penetrating in 93.42 % of cases of which 51.86 % were gunshot injuries. Surgeon A consistently had the lowest risk-adjusted outcomes and was used as the reference for all outcomes in the regression models. Surgeon B, D, and E had statistically significant higher rates of major in-hospital complications than Surgeon A and C, after adjusting for multiple confounders. The final model used to calculate the risk estimates for the primary outcome had a ROC of 0.8649. CONCLUSION: Risk-adjusted surgical outcomes vary by operating surgical trainee. The analysis thereof can add value to the objective assessment of a surgical trainee.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».