Challenges and potential solutions to the evaluation, monitoring, and regulation of surgical innovations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,002 | 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 découle