Fellowship training in endourology: Impact on percutaneous nephrolithotomy access patterns
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Percutaneous nephrolithotomy (PCNL) remains the treatment of choice for kidney stones larger than 2 cm. Few studies have examined the reasons why some urologists obtain their own PCNL access while others prefer to have interventional radiology (IR) obtain access. The objective of this study was to investigate what factors influence this decision. METHODS: A survey was posted to the American Urological Association's (AUA) Young Urologist Community. Descriptive statistics and exploratory analyses were used to summarize practice trends and motivating factors. RESULTS: All 99 respondents began practicing within the past 11 years. Ninety-two currently perform PCNLs and 47% of them obtain their own access. Endourology fellowship-trained physicians were more likely to currently obtain their own access (75%) compared to urologists who completed non-endourology fellowships (75% vs. 23%, p=0.58) and non-fellowship-trained urologists (75% vs. 45%, p=0.01). Logging >50 cases during training also predicted physicians obtaining their own access and having a larger annual number of PCNL cases. The most common motivator for obtaining one's own access was preference to control their own access point (95%). CONCLUSIONS: Urologist-obtained PCNL access was associated with greater training experience (endourology fellowship) and current annual PCNL case volume. Urologist-reported factors that influenced the decision to obtain one's own access include control of access, comfort level, and both physician and patient convenience. By identifying the factors that influence practice patterns, we may better address barriers, improve education to make urologistobtained PCNL access feasible even without fellowship training, and ultimately improve outcomes and quality of care.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».