C.05 Is neurosurgical resident training safe?
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the emergence of competency-based residency education (CBME) in Europe and North America, supervised operative experience is essential for residents to demonstrate competency in requisite neurosurgical procedures prior to board certification. This study explores the implications of such operative exposure to patient safety. Methods: Using a pro- and retrospectively maintained databank at two Swiss teaching hospitals, we compared complications, revision surgery rates, and outcome of consecutive patients undergoing lumbar microdiscectomy (n=102), lumbar decompression (n=471), anterior cervical discectomy and fusion (n=281), cranioplasty (n=240), shunt implantation (n=200), and epidural steroid injections (n=354) by a supervised resident versus a board-certified faculty neurosurgeon as primary surgeon using logistic regression. Results: Intra- (OR 0.68, 95%CI 0.33–1.41, p=0.305) and postoperative complications (OR 1.14, 95%CI 0.78–1.65, p=0.49), revision surgeries (OR 1.23, 95%CI 0.78–1.93, p=0.36), operating time (p=0.87), blood loss (p=0.57) and the likelihood to be considered treatment responder (OR 0.91, 95%CI 0.65–1.28, p=0.62) was similar for both groups. Specifics of European and Canadian neurosurgery training are compared and discussed. Conclusions: Hands-on surgical education within the framework of a structured residency-training program is safe in cervical and lumbar spine surgery and for standard cranial procedures. The summarized results in conjunction with the literature suggest that CBME in Europe and Northern America would not compromise patient safety.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,200 | 0,030 |
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 ».