Intraoperative complication rates in cataract surgery performed by ophthalmology resident trainees compared to staff surgeons in a Canadian academic center
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the intraoperative complication rates in cataract surgery performed by resident trainees and staff ophthalmologists. SETTING: Kensington Eye Institute, University of Toronto, Toronto, Canada. DESIGN: Prospective case series. METHODS: This study included 8738 consecutive cases of primary phacoemulsification cataract surgery performed by staff surgeons and resident trainees from January to December 2016. There were no exclusion criteria. Data collected included the level of resident training, case complexity, degree of resident involvement, and intraoperative complications. Primary outcome measures included intraoperative complication rates and level of complexity of cataract surgeries performed by resident trainees and staff surgeons. RESULTS: Resident trainees were involved in 44% of surgeries. Of those, 82% were completed in their entirety by a resident and 18% were performed by both the staff surgeon and resident. Staff surgeons performed 56% of all surgeries without resident involvement. Sixty-seven percent of surgeries were simple and 33% were complex, with small pupil or intraoperative floppy-iris syndrome being the most common reason for complex cases. For simple cases, there was no difference in the overall complication rates (1.7% and 2.0%; P = .52), posterior capsule rupture rates (0.9% and 0.8%; P = .76), or vitreous loss rates (0.4% and 0.2%; P = .08) between staff and residents, respectively. CONCLUSION: There were no differences in complication rates between the two groups.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».