MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7161786828 · doi:10.82308/41212

Current surgical approaches to the treatment of inguinal hernias and factors associated with the use of laparoscopy

2014· dissertation· en· W7161786828 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Trevisonno

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHernia repair and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInguinal herniaLaparoscopyPopulationHerniaTeaching hospital

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte: Le traitement chirurgical des hernies inguinales fait l'objet d'une controverse parmi les chirurgiens. Bien que les avantages potentiels d'une réparation laparoscopique d'une hernie inguinale (RLHI) soient connus, la communauté chirurgicale n'a pas tout à fait adopté cette pratique. Le but de ce projet en 2 parties était de: (1) à l'aide d'une analyse représentative de la population dresser un bilan sur les tendances des pratiques de traitement des chirurgiens québécois sur une hernie inguinale et afin d'identifier les facteurs pouvant influencer le choix de l'approche chirurgicale; et (2) à l'aide d'un sondage, identifier les indications perçues d'une RLHI ainsi que pour identifier les obstacles à son adhésion et aux besoins éducatifs des chirurgiens. Méthodes: (1) L'analyse représentative de la population utilise la base de données administratives de la RAMQ ainsi que la base de données MED-ÉCHO afin d'identifier les patients qui ont subi une réparation d'une hernie inguinale entre 2007 et 2011 au Québec. Un modèle linéaire généralisé a été utilisée afin d'identifier les variables explicatives associées au choix de l'approche laparoscopique. (2) L'enquête a été réalisée à l'aide d'une application Web et a été envoyée aux chirurgiens généralistes et aux médecins résidents. Ce sondage portant sur 33 points était divisé en quatre sections: la démographie, l'utilisation de techniques, une gestion basée sur onze scénarios cliniques et les besoins éducatifs et les obstacles à une RLHI. Résultats: (1) 49 657 hernies inguinales ont été réparées au cours de la période d'étude de quatre ans par 478 chirurgiens. Huit pour cent des réparations ont été effectuées en utilisant une approche laparoscopique. La RLHI a été utilisée pour réparer 28% des hernies bilatérales, 10% des hernies récidivantes, 6% des hernies unilatérales, et 4% des hernies incarcérées. 268 (56 %) des chirurgiens n'ont pas effectué les réparations laparoscopiques, et 11 (2 %) des chirurgiens ont effectué plus de 100 réparations. Ces 11 chirurgiens étaient chargés d'effectuer 61% de tous les cas de laparoscopie. (2) 697 chirurgiens généraux et 206 résidents en chirurgie générale ont répondu à l'enquête. 280 (46 %) de ces chirurgiens n'effectuent jamais de RLHI. Parmi ces chirurgiens, 70% considèrent que les avantages de la laparoscopie sont mineurs, 59% ont dit qu'ils n'ont pas la formation requise, et seulement 26% sont intéressés à en apprendre davantage. Les chirurgiens (70%) et les résidents (73%) étaient d'avis que la meilleure méthode d'apprendre serait de suivre un cours suivi d'une surveillance par un expert. Conclusion: Les chirurgiens demeurent partagés quant au recours à la chirurgie laparoscopique pour réparer une hernie inguinale. La moitié des chirurgiens québécois et la moitié des chirurgiens interrogés n'ont jamais réalisé de RLHI. Des programmes d'enseignement doivent être implantés pour les chirurgiens souhaitant apprendre et surmonter la courbe d'apprentissage.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,136 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHernia repair and managementTravaux en français237 207