Strengthening Reconstructive Urology with an Aim for Capacity-Building in a Low-Middle-Income Country: A Multi-Institutional Global Surgery Collaboration Initial Report
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Reconstructive urology is critically underrepresented in global surgery initiatives, despite its essential role in managing congenital and acquired urogenital conditions. In response, a multinational Global Surgery Collaborative was launched in 2022 by a faculty from the University of Toronto, aiming to enhance reconstructive urology capacity in the Philippines, among other low- to low-middle-income countries through longitudinal mentorship and skills transfer. This report presents early experience from 2022 to 2024. Methods: This collaboration delivered annual in-person surgical missions from 2022 to 2024 at two major Philippine healthcare institutions. Training focused on pediatric and adult reconstructive urologic procedures. Local mentees participated in structured preoperative planning, intraoperative teaching, and postoperative debriefing. We conducted a prospective service evaluation comprising a prospective registry of consecutive cases and paired pre/post trainee surveys. Data were collected on patient demographics and surgical metrics. Primary clinical endpoints included operative time, length of stay, and complications (Clavien–Dindo), with standardized follow-up windows. Mentee educational outcomes were assessed through pre- and post-training trainee-reported (Likert) measures, evaluating comfort and technical understanding. Statistical analysis used the Wilcoxon signed-rank test to assess changes. Results: Over three years, 33 surgical cases were performed with 45 surgical resident mentees (Post-graduate year (PGY)4–PGY6) engaged. The median patient age was 23 (inter-quartile range [IQR] 12.5–41.5) years, with 33.3% pediatric and 84.8% of cases classified as major. The complication rate was 15.1%, with only one major event (3%). Across 45 mentees, comfort increased from a median 4.0 (IQR 2.5–5.0) to 7.0 (5.5–8.0) and technique understanding from 5.0 (4.0–6.5) to 9.0 (8.0–10.0), with large Wilcoxon effects (r = 0.877 and r = 0.875; both p < 0.001). Year-by-year analyses showed the same pattern with large effects. Conclusions: In this early three-year experience (33 cases, 84.8% major), this multi-institutional collaboration longitudinal mentorship model was feasible and safe, and was associated with significant trainee-reported improvements in comfort and technical understanding. This demonstrates a replicable model for global surgery in reconstructive urology, successfully enhancing surgical skills and fostering sustainable capacity in low- and middle-income countries (LMIC) settings.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| 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 ».