Social media for international surgical skills transfer: using pneumatic retinopexy as a model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess social media as a potential method of bridging the gap between randomized controlled trial evidence and the implementation of pneumatic retinopexy (PnR). DESIGN: Cross-sectional study. PARTICIPANTS: Vitreoretinal surgeons from a Telegram chat group that was initiated in May 2020 for educating ophthalmologists about PnR. METHODS: Between July 25, 2023, and September 25, 2023, longitudinal chat usage was recorded using an automated chatbot, and a subgroup of surgeons was surveyed about the effect of the Telegram group on their PnR practice. RESULTS: Telegram group membership increased from 43 members in May 2020 to 885 members in June 2024, with representation from 64 different countries. A subset of 653 members sent a mean (SD) of 2.6 (28.2) messages and were active 56.4 (195.0) times between July and September 2023. Eighty-one surgeons from 35 different countries completed the survey. Between the year before and year after joining the Telegram group, the proportions of surgeons that treated >25% of RRD cases with PnR (8.6% vs 44.4%; p < .001) and self-reported >80% primary anatomical reattachment rate (27.2% vs 48.1%; p < .001) increased. CONCLUSIONS: Social media may be leveraged to support the refinement of surgical techniques such as PnR for physician trainees and practicing surgeons, as well as increase surgical adoption into routine practice, a process that can otherwise take several decades. A randomized implementation trial that compares social media to other dissemination and implementation strategies while incorporating effectiveness and safety outcomes is warranted.
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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 | 0,019 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».