The Effect of Time During the Academic Year or Resident Training Level on Complication Rates After Lower-Extremity Orthopaedic Trauma Procedures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have evaluated the effect of resident participation on morbidity and mortality after orthopaedic trauma surgery. The goal of this study was to evaluate whether complications after orthopaedic trauma procedures involving residents correlate with the level of resident training and the timing in the academic year. METHODS: The American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program database was queried for all patients who underwent operative fixation of proximal femoral fractures, femoral shaft fractures, and tibial shaft fractures from 2005 to 2012. A total of 1,851 cases with resident involvement were identified, and complication rates were calculated and analyzed with respect to resident level of training (postgraduate year [PGY] 1 through 6) and the academic quarter in which the procedure took place. RESULTS: The composite complication rates in the first academic quarter for serious adverse events (10.96%), any adverse events (18.57%), and surgical complications (9.62%) did not significantly differ from those during the remainder of the year (11.40%, 17.81%, and 7.19%, respectively). The rates of any adverse event were significantly higher for senior-level residents (quarter 1, 20.58%; quarter 2, 20.05%) than for junior residents (quarter 1, 11.76%; quarter 2, 12.44%) during the first half of the academic year (quarter 1, p = 0.044; quarter 2, p = 0.024). CONCLUSIONS: This evaluation of the composite complication rates found no "July effect" in lower-extremity orthopaedic trauma surgery. There was evidence for a July effect for superficial surgical site infections, in that there was a significantly higher rate in the first academic quarter. Senior residents may benefit from more oversight or instruction during the first portion of the academic year.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».