Update on Laparoscopic Surgery at the Georgetown Public Hospital Corporation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Laparoscopic surgery is a pioneering technique that has metamorphosed the field of surgery in the past and is now considered the recommended surgical approach for many procedures. 1 The last published data showed an average of eight cases per month. 5 The purpose of this study was to assess an increase or decrease in the number of Laparoscopic surgeries at GPHC and if there were more advanced cases as compared to the last published data. Methods: Data of the laparoscopic surgeries done at GPHC for the year 2018 was obtained from the records in the Main Operating theatre. Data collected will focus on the number and type of Laparoscopic surgeries. Results: An audit of GPHC operating register shows a total of 180 cases for 2018 representing an average of 15 cases per month. There was a significant difference in the first six months of 2018 (5 cases per month) versus the last six months of 2018 (25 cases per month). A total of 19 cases were converted. Most of the advanced cases were done in latter half of 2018 and included 27 diagnostic laparoscopy, 9 inguinal hernias, 2 AP resections, 2 Graham’s patch, 2 ventral hernias, 2 rectopexy and 1 Heller’s myotomy. Conclusion: The number of laparoscopic surgeries at GPHC has increased significantly especially in the latter half of 2018. This number has risen to three times the number in the last published data. While the majority of cases continued to be cholecystectomy and appendectomies, a greater variety of advanced cases were done in 2018 as compared to the last published data.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,034 |
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 ».