Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Objectives:The introduction and advancement of minimally invasive surgery (MIS) has resulted in a reciprocal decline in exposure to open surgery during urology residency training.We propose organ procurement surgery as a potential vehicle to facilitate an increase in open surgical experience among trainees.We aimed to determine the surgical case volume for deceased organ procurement surgeries currently performed by urology residents in Canada, and determine what capacity exists for expansion regarding this procedure.Methods: Data on trainee participation in deceased organ procurement surgeries was extracted from Canadian urology residents case-logs between 2005 and 2009.Case-logs were derived from the voluntary self-reporting program T-RES®, anonymized, extracted, and analyzed.National deceased organ donor data were obtained from the Canadian Institute for Health Information.Results: The graduating Canadian urology resident performs on average less than one (0.95) organ procurement surgeries during 5 years of training.During the same period an average of 470 annual organ procurement surgeries were performed in Canada.The theoretical capacity exists for each graduating resident to perform an additional 16.3 multi-organ procurements during residency.Conclusions: With the establishment of MIS as standard of care for many urologic surgeries, the resultant decrease in open operative experience for urology residents is of concern.Innovative ways to enrich open surgical experience may be required.Canadian Urology residents do not appear to participate substantially in multi-organ procurement.Formal incorporation of rotations in deceased multi-organ procurement into urology residency training curriculum would substantially increase trainee experience in major open abdominal surgeries.
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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 | 0,011 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,015 |
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 ».