Challenges and potential solutions to the evaluation, monitoring, and regulation of surgical innovations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As it may be argued that many surgical interventions provide obvious patient benefits, formal, staged assessment of the efficacy and safety of surgical procedures has historically been and remains uncommon. The majority of innovative surgical procedures have therefore often been developed based on anatomical and pathophysiological principles in an attempt to better manage clinical problems. MAIN BODY: In this manuscript, we sought to review and contrast the models for pharmaceutical and surgical innovation in North America, including their stages of development and methods of evaluation, monitoring, and regulation. We also aimed to review the present structure of academic surgery, the role of methodological experts and funding in conducting surgical research, and the current system of regulation of innovative surgical procedures. Finally, we highlight the influence that evidence and surgical history, education, training, and culture have on elective and emergency surgical decision-making. The above discussion is used to support the argument that the model used for assessment of innovative pharmaceuticals cannot be applied to that for evaluating surgical innovations. It is also used to support our position that although the evaluation and monitoring of innovative surgical procedures requires a rigorous, fit-for-purpose, and formal system of assessment to protect patient safety and prevent unexpected adverse health outcomes, it will only succeed if it is supported and championed by surgical practice leaders and respects surgical history, education, training, and culture. CONCLUSION: We conclude the above debate by providing a recommended approach to the evaluation, monitoring, and regulation of surgical innovations, which we hope may be used as a guide for all stakeholders involved in interpreting and/or conducting future surgical research.
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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 | 0,549 | 0,584 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,081 |
| Communication savante | 0,047 | 0,053 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».