Female Pelvic Medicine and Reconstructive Surgery in Canada: A Survey of Obstetrician-Gynecologists and Urologists
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the current status of female pelvic medicine and reconstructive surgery (FPMRS) in Canada, including level of training, practice patterns, barriers to practice and opinions among obstetrician-gynecologists (OB/GYNs) and urologists. METHODS: Electronic surveys were distributed to 737 OB/GYNs through the Society of Obstetricians and Gynaecologists of Canada and to 489 urologists through the Canadian Urological Association. RESULTS: Complete responses were collected from 301 (41%) OB/GYNs and 39 (8%) urologists. Of the OB/GYN respondents, 57% were generalists (GEN), and 22% completed FPMRS fellowship training (FPMRS-GYN). OB/GYN GENs were less likely than FPMRS-GYNs to report comfort with pelvic organ prolapse quantification assessment, urodynamic testing, cystoscopy, treatment of mesh complications, and management of overactive bladder. Urologists were less likely than FPMRS-GYNs to report comfort completing a pelvic organ prolapse quantification assessment, fitting pessaries, and treating mesh complications but more likely to report comfort managing overactive bladder. FPMRS-GYNs were more likely than other providers to report high volumes (>20 cases in the past year) of vaginal hysterectomy, as well as incontinence and prolapse procedures. OB/GYN GENs and urologists frequently cited lack of formal training in residency as a barrier to performing FPMRS procedures, whereas FPMRS-GYNs reported a lack of operating room facilities and support personnel. Overall, 76% of the respondents were of the opinion that FPMRS should be a credentialed Canadian subspecialty (92% FPMRS-GYN, 69% OB/GYN GEN, 59% urologists). CONCLUSIONS: OB/GYN GENs reported low case volumes and cited inadequate training in residency as a barrier to surgically managing pelvic floor disorders. Most respondents felt that FPMRS should be a credentialed subspecialty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».