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Enregistrement W4360606108 · doi:10.1097/ju.0000000000003329.01

MP66-01 EFFECT OF COMPLICATIONS ON UROLOGY TRAINEES: AN EPIDEMIOLOGICAL SURVEY

2023· article· en· W4360606108 sur OpenAlexaboutno aff
William Du Comb, Brittany Milliner, Joshua Palka, Kristina D. Suson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAccreditationEpidemiologyFamily medicineQuarter (Canadian coin)General surgeryUrologyMedical educationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

You have accessJournal of UrologyCME1 Apr 2023MP66-01 EFFECT OF COMPLICATIONS ON UROLOGY TRAINEES: AN EPIDEMIOLOGICAL SURVEY William Du Comb, Brittany Milliner, Joshua Palka, and Kristina Suson William Du CombWilliam Du Comb More articles by this author , Brittany MillinerBrittany Milliner More articles by this author , Joshua PalkaJoshua Palka More articles by this author , and Kristina SusonKristina Suson More articles by this author View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/JU.0000000000003329.01AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail Abstract INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Death, taxes and surgical complications are all guarantees for urologists. Trainees are taught to diagnose and operate; however, little formal education is provided on coping with surgical complications. As such, we also sought to assess how prepared trainees feel to handle complications upon completion of their programs. METHODS: After obtaining IRB approval, an electronic survey was distributed to all ACGME accredited urology programs via email. The survey consisted of 15 questions regarding surgical complications. RESULTS: Overall, 106 residents and fellows responded. Average age of responders was 31 years old. Senior level residents (PGY4-6) comprised the majority (58.5%) of responses. Junior residents (PGY2-3) and interns (PGY1) represented 29.3% and 8.5% of respondents, respectively. Fellows accounted for 8.5% of responses. Discussion of the case among peers was the main coping mechanism (98.1%), while 83% stated they discussed the case with faculty. Over a quarter (26.4%) of trainees used alcohol to cope with their complication, and 38.7% utilized exercise. Thirty percent of trainees were uncertain or denied existence of a mental health support system at their institution. Surgical complications affected trainees by causing performance anxiety (70%), loss of confidence (70.7%), and excessive thoughts regarding the complication (70%). Trainees also expressed emotional damage including feelings of anxiety/fear (72%), sadness/grief/depression (68%), and feelings of being overwhelmed, helpless, or hopeless (51.5%). Just over half of responders lost sleep over their complications. Thirty-seven percent of trainees felt they were unsure or did not feel prepared to handle complications upon graduation. CONCLUSIONS: Although complications are inevitable for urologists, residents may suffer psychologic consequences when they occur and often feel unsure/unprepared for managing them upon graduation. Further research into didactic complication preparation is warranted. Source of Funding: None © 2023 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 209Issue Supplement 4April 2023Page: e931 Advertisement Copyright & Permissions© 2023 by American Urological Association Education and Research, Inc.MetricsAuthor Information William Du Comb More articles by this author Brittany Milliner More articles by this author Joshua Palka More articles by this author Kristina Suson More articles by this author Expand All Advertisement PDF downloadLoading ...

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,219
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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