Epidemiología de la cirugía menor en atención primaria. Estudio descriptivo de 50.000 intervenciones.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Minor surgical (MS) procedures are carried out in different areas of primary care as well as by different professionals. There are not many studies which consistently evaluate these variables, the magnitude of this health benefit, nor its impact on the health system. The aim of the present study is to quantify the magnitude of these techniques in primary care.\nMaterials and methods: Descriptive study of Minor Surgery carried out in 2009 in three primary health-care areas of Asturias with a population of 799,472 inhabitants. \nThe data were obtained from the electronic medical record (OMI-AP).\nResults: 54,723 episodes were found which can be solved by means of either emergency or scheduled MS, a figure that represents 6.8% of the population. \nOf the urgent cases, three-quarters involved healing cutaneous wounds, and among the scheduled cases, a third were benign skin tumours, another third were cutaneous injuries of viral origin, and a quarter were benign subcutaneous tumours.\nThese cases were initially opened by general practitioners (59%) and by nurses (41%). \nConclusions: With regard to previous research, the present study reveals the highest prevalence of cases of minor surgery. Either way, the volume of these surgical interventions is important enough to be taken into account in health services planning, and warrants further research.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».