Preoperative risk assessment and optimization integrating surgical and anesthetic principles and practices: a national survey for internists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The integration of procedure-specific risks into preoperative patient assessment and optimization are crucial aspects of perioperative care. However, data on internists' knowledge of surgical and anesthetic principles and practices are limited. We thus sought to identify internists' knowledge gaps in terms of surgical- and anesthetic-specific risk factors and characteristics. METHODS: An open and voluntary e-survey was conducted via LimeSurvey between April and July 2021 to evaluate Canadian internists' knowledge of surgical and anesthetic principles and practices. The survey included the perceived importance and knowledge of several key surgical and anesthetic aspects, such as surgery duration, procedure-specific cardiac risk, bleeding risk, and thrombotic risk. It also assessed pre- and post-survey self-reported confidence levels in one's knowledge of these characteristics. Finally, we investigated how internists optimize some of the preoperative risks. RESULTS: A total of 173 Canadian internists opened the survey link, and 121 completed it (completion rate 70%). While the majority of respondents considered surgical and anesthetic principles and practices as important, most identified knowledge gaps. Participants generally estimated surgery duration and procedure-specific cardiac risk adequately. However, they tended to underestimate procedure-specific bleeding risk for general (58%) and orthopedic (76%) surgeries and to overestimate procedure-specific thrombotic risk for vascular (63%) and genitourinary (60%) surgeries. Furthermore, there is a lack of consensus regarding the appropriate hemoglobin A1c target and 0% of respondents reported using the guideline-suggested hemoglobin threshold for investigation and intervention. CONCLUSIONS: Overall, our findings identify significant knowledge gaps among Canadian internists in preoperative assessment of procedure-specific risk factors and can be used to inform both the development of educational initiatives and future research to improve the quality of preoperative patient care.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».