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Enregistrement W4403318262 · doi:10.1590/2175-8239-jbn-2024-0056en

An analysis of fellowship training of kidney transplant surgeons in a Brazilian state

2024· article· en· W4403318262 sur OpenAlexaff
Salim Anderson Khouri Ferreira, João Henrique Sendrete de Pinho, Juliano Chrystian Mello Offerni, Helady Sanders‐Pinheiro

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Juiz de ForaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésTransplantationMedicineKidney transplantationOrgan procurementLogistic regressionFamily medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The lack of specialized professionals potentially contributes to the inability to meet the demand for kidney transplantations. Moreover, there is no universal proposal for the training process of transplantation surgeons. We aimed to explore the characteristics of the training program and professional activities of kidney transplantation teams in the state of Minas Gerais, Brazil. METHODS: We invited the surgeons of all 19 active kidney transplantation centers in Minas Gerais to participate in this cross-sectional study. Demographic and professional training data were compared using linear and logistic regression models. RESULTS: The response rate among the centers was high (89%); half of the surgeons answered the survey (39/78). Most of the centers were public teaching institutions, under a production-based payment contract, with a mean of 6 ± 2.4 surgeons/team; 94.2% of the centers had urologists. The surgeons were 95% male (age of 46.3 ± 9.7 years) and 59% were urologists. Most were involved in organ procurement and transplantation; only one surgeon worked exclusively with transplantation. The mean period since training was 13 ± 9.4 years, with a mean of 10 ± 9.7 years as part of the transplantation team. Only 25.6% had specialized or formal training in transplantation, with only one completing a formal medical residency for kidney transplantation. The lack of training programs was the most frequently cited reason. CONCLUSION: Kidney transplantation surgeons are not exclusive and most have not completed a formal fellowship program in transplantation because they are not available. These data indicate the need to improve training programs and facilitate the formation of new kidney transplantation teams.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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