SP2.3 - Environmental and non-technical factors influence surgical trainees involvement in laparoscopic appendectomy in Northern Italy: a propensity score matching and survey based multicenter analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Laparoscopic appendectomy (LA) is an index procedure for surgical residents (R). The trends of R involvement in LA can be a quality benchmark for residency programs. The impact of clinical and non-clinical factors on such trends is still undisclosed. We aimed to investigate the prevalence of LA performed by R in the largest Italian educational network and explore the decision-making behind R involvement in LA. Methods We extracted data from the RESIDENT-1 (R1) multicenter trial registry and performed a propensity score matching (PSM) analysis to identify clinical and environmental differences according to the operator, surgeons(S) vs R. Additionally, to explore environmental and non-technical factors influencing the choice of the primary operator, we administered a survey to S and R in the R1 network. Results We enrolled 653 LA from October 2019 to October 2022, 234 (35.89%) were performed by R. We compared 231 per group after PSM. In academic hospitals and dedicated emergency surgery units LA were more frequently approached by R (57.14%vs26.84%, 51.08%vs19.05% p<0.001, respectively). The survey showed discrepant perspectives, R prioritize clinical factors, as the presence of complicated disease (25.53%vs.8.33%, p<0.015), whilst non-technical and environmental factors such as year of residency (63.1%vs.44.7%,p=0.05) and punctuality (47.2%vs.23.4%,p=0.041) were more important for S. Both groups agreed that a perioperative feedback system would improve the process of R involvement in LA. Conclusion Our study report a low rate of LA performed by R in northern Italy, primarily influenced by non-clinical factors. Furthermore, dedicated pathways and a well-structured perioperative teaching method could optimize the teaching process.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».