MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4396547281 · doi:10.1503/cjs.008522

Effect of neurosurgical residency programs on neurosurgical patient outcomes in a single health care system: a cohort study

2024· article· en· W4396547281 sur OpenAlexaffvenueabout
Shervin Taslimi, Susan B. Brogly, Wenbin Li, Jillian Rodger, Ekkehard M. Kasper, Douglas J. Cook

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortCohort studyMEDLINEFamily medicineEmergency medicineMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The evidence on the benefits and drawbacks of involving neurosurgical residents in the care of patients who undergo neurosurgical procedures is heterogeneous. We assessed the effect of neurosurgical residency programs on the outcomes of such patients in a large single-payer public health care system. METHODS: Ten population-based cohorts of adult patients in Ontario who received neurosurgical care from 2013 to 2017 were identified on the basis of procedural codes, and the cohorts were followed in administrative health data sources. Patient outcomes by the status of the treating hospital (with or without a neurosurgical residency program) within each cohort were compared with models adjusted for a priori confounders and with adjusted multilevel models (MLMs) to also account for hospital-level factors. RESULTS: A total of 46 608 neurosurgical procedures were included. Operative time was 8%-30% longer in hospitals with neurosurgical residency programs in 9 out of 10 cohorts. Thirty-day mortality was lower in hospitals with neurosurgical residency programs for aneurysm repair (odds ratio [OR] 0.30, 95% confidence interval [CI] 0.20-0.44), cerebrospinal fluid shunting (OR 0.52, 95% CI 0.34-0.79), intracerebral hemorrhage evacuation (OR 0.66, 95% CI 0.52-0.84), and posterior lumbar decompression (OR 0.32, 95% CI 0.15-0.65) in adjusted models. The mortality rates remained significantly different only for aneurysm repair (OR 0.19, 95% CI 0.05-0.69) and cerebrospinal shunting (OR 0.42, 95% CI 0.21-0.85) in MLMs. Length of stay was mostly shorter in hospitals with neurosurgical residents, but this finding did not persist in MLMs. Thirty-day reoperation rates did not differ between hospital types in MLMs. For 30-day readmission rates, only extracerebral hematoma decompression was significant in MLMs (OR 1.41, 95% CI 1.07-1.87). CONCLUSION: Hospitals with neurosurgical residents had longer operative times with similar to better outcomes. Most, but not all, of the differences between hospitals with and without residency programs were explained by hospital-level variables rather than direct effects of residents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,271 · 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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Surgery→Même sujetSurgical Simulation and Training→Travaux en français237 207→