The Effect of Technical Performance on Patient Outcomes in 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
OBJECTIVE: Systematic review of the effect of intraoperative technical performance on patient outcomes. BACKGROUND: The operating room is a high-stakes, high-risk environment. As a result, the quality of surgical interventions affecting patient outcomes has been the subject of discussion and research for years. METHODS: MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and Cochrane databases were searched. All surgical specialties were eligible for inclusion. Data were reviewed in regards to the methods by which technical performance was measured, what patient outcomes were assessed, and how intraoperative technical performance affected patient outcomes. Quality of evidence was assessed using the Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI). RESULTS: Of the 12,758 studies initially identified, 24 articles (7775 total participants) were ultimately included in this review. Seventeen studies assessed the performance of the faculty alone, 2 assessed both the faculty and trainees, 1 assessed trainees alone, and in 4 studies, the level of the operating surgeon was not specified. In 18 studies, a performance assessment tool was used. Patient outcomes were evaluated using intraoperative complications, short-term morbidity, long-term morbidity, short-term mortality, and long-term mortality. The average MERSQI score was 11.67 (range 9.5-14.5). Twenty-one studies demonstrated that superior technical performance was related to improved patient outcomes. CONCLUSIONS: The results of this systematic review demonstrated that superior technical performance positively affects patient outcomes. Despite this initial evidence, more robust research is needed to directly assess intraoperative technical performance and its effect on postoperative patient outcomes using meaningful assessment instruments and reliable processes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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