Ability of a Complexity Scoring System to Predict Veterinary Student Surgical Procedure and Clinic Duration
Notice bibliographique
Résumé
The Midwestern University College of Veterinary Medicine hosts student-run free clinics that offer surgical sterilization of male and female dogs and cats, with the goal of 20 surgical cases per clinic. Surgical complexity varies significantly between the surgical procedures for males (castration) and females (ovariohysterectomy) and is also influenced by weight and age for dogs. A surgical complexity scoring system was implemented to ensure the minimum number of patients while providing a diverse mix of cases. The aim of this study was to determine whether the surgical complexity scoring system accurately predicted procedure duration. Surgical records were collected between August 2016 and October 2019. Points (1–5) were assigned to each patient at the time of appointment based on species, sex, additional procedure, age and weight, and the schedule was targeted for 50 points. Each point was predicted to account for 15 minutes of surgical time. The duration for each point category was assessed via rank-sum against the predicted median. Sixteen clinics occurred during the study period, having a mean of 40.4 points and 17 patients, 29.5 (74%) of which were allocated to students. There were 264 surgeries, with 241 (91%) having complete start and end times. Surgical duration for student surgeries was not different from the estimate for each point category, with the exception of 2-points, which had a median 5.0 minutes longer than anticipated ( p = .0004). The surgical complexity scoring system is an effective tool to optimize scheduling of educational spay/neuter mobile clinics.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».