Differences in Surgical Performance of Internal Limiting Membrane Peeling for Macular Hole Repair Between Supervised Vitreoretinal Fellows and Vitreoretinal Faculty at a Single Institution
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate the differences in surgical maneuvers between vitreoretinal fellows and experienced vitreoretinal surgeons (attendings) when performing internal limiting membrane (ILM) peel during macular hole (MH) surgery and repair. Methods: Prospective case series. Macular hole surgeries performed by fellows and attendings at St Michael’s Hospital (Toronto, Canada) were recorded during a 12-month period. Evaluation of recordings was masked. Total peel time (TPL) in seconds, total movement attempts initiating and extending ILM flaps, intrasurgical complications, and surgical efficiency (ratio of approaches leading to case progression to total approaches) were quantified. Results: A total of 145 surgeries were evaluated; 44 met inclusion and exclusion criteria. Of the 44 cases, 25 were performed by fellows and 19 by attendings. Mean TPL was shorter for attendings (336 vs 506 seconds, P = .0032). Attendings had a lower average total movement attempts (32.2 vs 43.2, P = .045) and average flap initiation attempts (16.1 vs 23.3, P = .042). Surgical efficiency was better for attendings (45% vs 37% of approaches led to case progression, P = .038). There was no significant difference between groups in total flap extension attempts or intrasurgical complications. Conclusions: Compared to fellows, attendings peel ILM in MH surgery faster, more efficiently with a lower number of flap initiation attempts and total movements.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».