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Enregistrement W7132918468

Resident Learning and Surgical Risk: How Trainee Participation Affects Patient Safety

2023· dissertation· W7132918468 sur OpenAlexaff
Lauren and Raffi Gordon

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient safetyPerioperativeAutonomyMultivariate analysisRetrospective cohort studyCohortSet (abstract data type)MEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Surgical residents need to operate to become competent surgeons. With a desire to reduce patient complications and standards being set appropriately high for quality of care, surgical supervision has increased over time leading to a proportional decrease in autonomy. Concordantly, graduating residents are increasingly perceived as being unready for independent practice: by themselves, their attendings, and often by patients. Objectives: The objective of this thesis is to assess how risk is currently evaluated, and how resident involvement in a surgical case affects that risk. Methods: The thesis consists of three studies. The first, a systematic review, summarizes perioperative risk prediction models, It evaluates the prediction accuracy of risk prediction models using intraoperative and educational variables differ from those using preoperative variables alone. The second study is a retrospective cohort study correlating resident training level with perioperative morbidity and mortality. The final study explores the relationship of resident autonomy to intraoperative events in recorded operations. Results: We found that few modifiable intraoperative factors are used to predict surgical morbidity and mortality. Team composition and resident involvement were not used in any multivariate risk prediction strategies. After adjusting for patient- and procedural covariates, patient outcomes were not adversely affected by the training level of the assist. Finally, we demonstrated that operative skill and step complexity appear to be related to intraoperative adverse events. Resident autonomy, however, was not correlated with intraoperative events. This tentatively suggests that the degree of autonomy residents are given appears to be safe. Conclusions: Through this work, we have demonstrated that resident involvement and educational metrics are under utilized in estimating patient risk and optimizing surgical teams. We have begun to fill this gap in the literature by demonstrating that resident involvement in surgical procedures is not inherently related to poorer safety outcomes. We hope that this work serves as a basis for patient reassurance: that residents have been getting appropriate supervision in surgery and that education does not compromise surgical quality. Going forward, we aim to continue this work in evidence-based surgical education to inform how best to safely develop the next generation of trainees from novice to surgical mastery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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