A Consult Is Just a Page Away: A Prospective Observational Study on the Impact of Jinxing on Call Karma in Neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our aim was to assess the impact of jinxing on "call karma" in neurosurgery. METHODS: We conducted a prospective observational study on 15 residents on call for the neurosurgery service, recording the total number of admissions, consults, deaths encountered, surgeries performed, hours of sleep and subjective call rating on a numeric rating scale (NRS) of 0-10 in terms of general awfulness. RESULTS: Some 204 on-call nightshifts were analyzed, of which 61 (29.9%) were jinxed and 143 (70.1%) were nonjinxed. Jinxes seemed to occur in clusters. The baseline parameters (experience, type of call coverage and superstition level) of the study groups were well balanced. A trend toward more surgeries was observed during jinxed nights, where residents slept significantly less (mean 147.8±96.2 vs. 180.9±106.1 min, p=0.037) and rated their on-call experience worse on the NRS (4.4±2.2 vs. 3.5±2.0, p=0.011), while there was no significant difference in number of admissions, consults or deaths. CONCLUSIONS: The act of jinxing ought to be avoided in the neurosurgical setting, as it might be potentially harmful to resident call karma, irrespective of level of experience, resources and personal beliefs.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».