Mapping the Shifting Landscape of Urological Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Surgical innovation in urology has significantly transformed clinical practice, balancing the need for dissemination of novel techniques with rigorous safety and efficacy standards. Surgical innovation is influenced by regulatory standards, cost-effectiveness, and evolving publication requirements. This study examines publication trends in pioneering urological procedures and their implications on surgical innovation. Methods: This study analyzed 68 pioneering urological publications, examining the relationship between case numbers and publication trends over time. Data were collected through comprehensive database searches and analyzed using linear regression to identify correlations between publication case numbers and innovation dissemination. Results: A significant increase in the number of cases per publication was observed over time (R2 = 0.798, OR = 6.29, 95% CI: 2.57–10.02, p = 0.007). Early transformative techniques were frequently published as single-case reports or small series, whereas incremental innovations required larger case volumes, potentially delaying publication from resource-limited settings. Conclusions: This study highlights the need for a merit-based approach to evaluating surgical innovations, balancing rigorous safety standards with timely dissemination. Frameworks like IDEAL offer structured pathways for evaluating surgical innovations, ensuring robust evidence generation while maintaining flexibility for diverse practice settings. This study advocates for a reassessment of publication criteria to foster a balance between innovation, safety, and inclusivity, ultimately promoting the efficient and equitable advancement of surgical techniques.
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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 | 0,057 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».