Understanding Intra-Operative Mortality in Canadian Neurosurgery: A Survey-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intra-operative mortality in neurosurgery is a rare but profoundly impactful event with significant consequences for patient outcomes, surgical teams, and healthcare systems. Despite advancements in surgical techniques, neurosurgical procedures inherently carry high risks due to the complexity of brain and spinal cord operations. While previous studies have explored patient comorbidities and team dynamics as contributors to surgical outcomes, limited research exists on how these factors influence intra-operative mortality and the coping mechanisms of surgeons following such events. Objectives: This study aims to analyze intra-operative mortality in Canadian neurosurgery by identifying contributing factors related to patient characteristics, surgeon experience, and team dynamics. Additionally, it seeks to evaluate the emotional and professional impact of these events on neurosurgeons. Methods: A cross-sectional survey will be distributed to neurosurgeons across Canada, assessing demographic data, patient risk factors, surgical circumstances, and surgeon/team dynamics associated with intra-operative deaths. The survey will also explore how surgeons cope with these incidents and whether such experiences influence future decision-making. Data will be collected anonymously via REDCap and analyzed using descriptive and inferential statistical methods. Future Directions: Findings from this study will provide valuable insights into modifiable risk factors, inform surgical training programs, and guide institutional support strategies for neurosurgeons dealing with intra-operative mortality. Understanding these elements will contribute to enhanced patient safety, improved surgical decision-making, and better psychological support mechanisms for neurosurgeons.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».