Rural general surgeon confidence with managing vascular emergencies: A national survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE(S): Life and limb threatening vascular emergencies often present to rural hospitals where only general surgery services are available. It is known that Australian rural general surgical centres encounter 10-20 emergency vascular surgery procedures annually. This study aimed to assess rural general surgeons' confidence managing emergent vascular procedures. SETTING, PARTICIPANTS AND DESIGN: A survey was distributed to Australian rural general surgeons to determine their confidence (Yes/No) in performing emergent vascular procedures including limb revascularisation, revising arterio-venous (AV) fistulas, open repair of ruptured abdominal aortic aneurysm (AAA), superior mesenteric artery (SMA)/coeliac embolectomy, limb embolectomy, vascular access catheter insertion and limb amputation (digit, forefoot, below knee and above knee). Confidence level was compared with surgeon demographics and training. Variables were compared using univariate logistic regression. RESULTS: Sixteen per cent (67/410) of all Australian rural general surgeons responded to the survey. Increased age, years since fellowship and training prior to 1995 (when separation of Australian vascular and general surgery occurred) were associated with greater confidence in limb revascularisation, revising AV fistulas, open repair of ruptured AAA, SMA/coeliac embolectomy, and limb embolectomy (p < 0.05). Surgeons who completed >6 months of vascular surgery training were more comfortable with SMA/coeliac embolectomy (49% vs. 17%, p = 0.01) and limb embolectomy (59% vs. 28%, p = 0.02). Confidence in performing limb amputation was similar across surgeon demographics and training (p > 0.05). CONCLUSION: Recently graduated rural general surgeons do not feel confident in managing vascular emergencies. Additional vascular surgery training should be considered as part of general surgical training and rural general surgical fellowships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».