Wide variation in surgical techniques to repair incisional hernias: a survey of practice patterns among general surgeons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this research was to examine the self-reported practice patterns of Canadian general surgeons regarding the elective repair of incisional hernias. METHODS: A mail survey was sent to all general surgeons in Canada. Data were collected regarding surgeon training, years in practice, practice setting and management of incisional hernias. Surgeons were asked to describe their usual surgical approach for a patient with a midline incisional hernia and a 10 × 6 cm fascial defect. RESULTS: Of the 1876 surveys mailed out 555 (30%) were returned and 483 surgeons indicated that they perform incisional hernia repair. The majority (62%) have been in practice > 10 years and 73% regularly repair incisional hernias. In response to the clinical scenario of a patient with an incisional hernia, 74% indicated that they would perform an open repair and 18% would perform a laparoscopic repair. Ninety eight percent of surgeons would use mesh, 73% would perform primary fascial closure and 47% would perform a component separation. The most common locations for mesh placement were intraperitoneal (46%) and retrorectus/preperitoneal (48%). The most common repair, which was reported by 37% of surgeons, was an open operation, with mesh, with primary fascial closure and a component separation. CONCLUSIONS: While almost all surgeons who perform incisional hernia repairs would use permanent mesh, there was substantial variation reported in surgical approach, mesh location, fascial closure and use of component separation techniques. It is unclear how this variability may impact healthcare resources and patient outcomes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».