A day in the life of emergency general surgery in Canada: a multicentre observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency general surgery (EGS) services are gaining popularity in Canada as systems-based approaches to surgical emergencies. Despite the high volume, acuity and complexity of the patient populations served by EGS services, little has been reported about the services' structure, processes, case mix or outcomes. This study begins a national surveillance effort to define and advance surgical quality in an important and diverse surgical population. METHODS: A national cross-sectional study of EGS services was conducted during a 24-hour period in January 2017 at 14 hospitals across 7 Canadian provinces recruited through the Canadian Association of General Surgeons Acute Care Committee. Patients admitted to the EGS service, new consultations and off-service patients being followed by the EGS service during the study period were included. Patient demographic information and data on operations, procedures and complications were collected. RESULTS: Twelve sites reported resident coverage. Most services did not include trauma. Ten sites had protected operating room time. Overall, 393 patient encounters occurred during the study period (195/386 [50.5%] operative and 191/386 [49.5%] nonoperative), with a mean of 3.8 operations per service. The patient population was complex, with 136 patients (34.6%) having more than 3 comorbidities. There was a wide case mix, including gallbladder disease (69 cases [17.8%]) and appendiceal disease (31 [8.0%]) as well as complex emergencies, such as obstruction (56 [14.5%]) and perforation (23 [5.9%]). CONCLUSION: The characteristics and case mix of these Canadian EGS services are heterogeneous, but all services are busy and provide comprehensive operative and nonoperative care to acutely ill patients with high levels of comorbidity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».