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A curva de aprendizagem - uma análise do desenvolvimento de Laparoscopic Prostatectomy do Sr. Alan Doherty - artigo
- Pelo Dr. Richard Viney
- 05/17/2008 publicado
- Sobrevivência do Cancer
- Visto 308 vezes.
Dr. Richard Viney
O Dr. Richard Viney conduziu este estudo em nome da clínica do Prostate de Birmingham, Reino Unido que têm uma escala de abrir caminho os tratamentos do cancer do prostate, including o Prostatectomy radical de Laparoscopic.
A curva de aprendizagem em um ajuste da produção é um conceito que seja introduzido primeiramente na indústria aeronáutica durante os 1920s.
Foi desenvolvida para analisar o tempo feito exame ao movimento da fase inicial da produção, onde o trabalho é mais lento e mais menos eficiente, a uma fase mais eficaz, uma vez que a produção é poço - estabelecido.
Claramente, a noção de uma curva de aprendizagem é relevante na cirurgia. Ao desenvolver um serviço novo, ou ao introduzir uma técnica nova, haverá uma fase em que o cirurgião tiver somente um pouco de experiência nesse procedimento.
Compreender esta curva de aprendizagem é muito importante a fim minimizar riscos aos pacientes, mas ao mesmo tempo, permita o desenvolvimento de serviços novos. A curva de aprendizagem permite-nos de dividir a introdução de um procedimento novo no `adiantado que ramping acima' da fase do estágio e da produção mais atrasada do `'.
No `adiantado que ramping acima' da fase, das medidas tais como mentoring e de baixo - a mistura do caso do risco deve ser introduzida para minimizar resultados adversos para pacientes. Uma vez que o cirurgião termina sua curva de aprendizagem e realize-se na fase da produção do `' que o risco aos pacientes será mínimo.
Entretanto, a curva de aprendizagem não foi aplicada tão eficazmente à cirurgia como potencial poderia ser.
A curva de aprendizagem é medida geralmente nos termos do tempo operando-se. Quando esta for uma variável simples, que seja valiosa nos termos do tempo do teatro do planeamento, é de pouco significado para pacientes nos termos de resultados clínicos. Ingualmente, é altamente subjetiva e pode ser manipulada.
Eu ajustei-me para fora para explorar o uso de variáveis adicionais em um estudo dos dados do Sr. Alan Doherty, da clínica do Prostate de Birmingham e do hospital da rainha Elizabeth em Birmingham.
O Sr. Doherty é um de um pequeno número de cirurgiões no Reino Unido que empreendem prostatectomies laparoscopic. Eu aproximei o Sr. Doherty porque realizou um grande número estes complexo, procedimentos especializados e tem um extensivo, examinado
base de dados resultados de todos os pacientes'.
Minha análise era dos primeiros 300 prostatectomies laparoscopic executados pelo Sr. Doherty entre junho 2003 e junho 2006.
Eu introduzi duas variáveis novas além ao tempo operando-se. Uma medida muito precisa de PSA post-operative foi usada, junto com margens positivas.
As margens positivas são o termo usado descrever toda a evidência de pilhas malignant na borda do prostate removido. Isto apresentaria um risco de algumas pilhas do tumour restantes no campo cirúrgico.
Ambas estas variáveis são clìnica relevantes e não podem ser ajustadas ou manipulado.
Eu usei-me o que está sabido enquanto o controle do processo estatístico faz um mapa (SPC) para avaliar estas variáveis. As cartas do SPC não são tabelas da liga - não espesso um cirurgião de encontro a outro.
Instead, ajustaram para fora os limites de padrões previstos, permitindo o ajuste do risco e a única variação do caso.
A análise demonstrou que nos termos de épocas operando-se, Sr. Doherty movido do ramping acima do estágio ao estágio da produção após o 28o paciente.
A transição estava no 30o paciente nos termos do uPSA (PSA Ultra-sensível) e do 32o para margens positivas.
A análise mostra também que a curva de aprendizagem não é um processo bifásico simples, mas que aprender continua durante todo a prática.
Há não uma curva de aprendizagem, mas diversas, dependendo de que a variável está sendo medida.
Os dados do Sr. Doherty mostram que estava dentro dos padrões aceitáveis durante sua curva de aprendizagem dos primeiros 30 casos. Durante os 270 casos subseqüentes, o Sr. Doherty excedeu padrões aceitáveis.
Para colocar este estudo em um texto mais largo, demonstram como as cartas do SPC podem ser usadas fazer um mapa de uma variedade das medidas da curva de aprendizagem.
Oferece um modelo mais rigorous para o governance, com o potencial para emitir um aviso adiantado se os padrões caírem abaixo dos limites aceitáveis, e fornece uma avaliação distante mais significativa de resultados clínicos para informar o paciente e o cirurgião. Nesta consideração, são úteis para monitorar a curva de aprendizagem e o desempenho ongoing do cirurgião.
Foi desenvolvida para analisar o tempo feito exame ao movimento da fase inicial da produção, onde o trabalho é mais lento e mais menos eficiente, a uma fase mais eficaz, uma vez que a produção é poço - estabelecido.
Claramente, a noção de uma curva de aprendizagem é relevante na cirurgia. Ao desenvolver um serviço novo, ou ao introduzir uma técnica nova, haverá uma fase em que o cirurgião tiver somente um pouco de experiência nesse procedimento.
Compreender esta curva de aprendizagem é muito importante a fim minimizar riscos aos pacientes, mas ao mesmo tempo, permita o desenvolvimento de serviços novos. A curva de aprendizagem permite-nos de dividir a introdução de um procedimento novo no `adiantado que ramping acima' da fase do estágio e da produção mais atrasada do `'.
No `adiantado que ramping acima' da fase, das medidas tais como mentoring e de baixo - a mistura do caso do risco deve ser introduzida para minimizar resultados adversos para pacientes. Uma vez que o cirurgião termina sua curva de aprendizagem e realize-se na fase da produção do `' que o risco aos pacientes será mínimo.
Entretanto, a curva de aprendizagem não foi aplicada tão eficazmente à cirurgia como potencial poderia ser.
A curva de aprendizagem é medida geralmente nos termos do tempo operando-se. Quando esta for uma variável simples, que seja valiosa nos termos do tempo do teatro do planeamento, é de pouco significado para pacientes nos termos de resultados clínicos. Ingualmente, é altamente subjetiva e pode ser manipulada.
Eu ajustei-me para fora para explorar o uso de variáveis adicionais em um estudo dos dados do Sr. Alan Doherty, da clínica do Prostate de Birmingham e do hospital da rainha Elizabeth em Birmingham.
O Sr. Doherty é um de um pequeno número de cirurgiões no Reino Unido que empreendem prostatectomies laparoscopic. Eu aproximei o Sr. Doherty porque realizou um grande número estes complexo, procedimentos especializados e tem um extensivo, examinado
Minha análise era dos primeiros 300 prostatectomies laparoscopic executados pelo Sr. Doherty entre junho 2003 e junho 2006.
Eu introduzi duas variáveis novas além ao tempo operando-se. Uma medida muito precisa de PSA post-operative foi usada, junto com margens positivas.
As margens positivas são o termo usado descrever toda a evidência de pilhas malignant na borda do prostate removido. Isto apresentaria um risco de algumas pilhas do tumour restantes no campo cirúrgico.
Ambas estas variáveis são clìnica relevantes e não podem ser ajustadas ou manipulado.
Eu usei-me o que está sabido enquanto o controle do processo estatístico faz um mapa (SPC) para avaliar estas variáveis. As cartas do SPC não são tabelas da liga - não espesso um cirurgião de encontro a outro.
Instead, ajustaram para fora os limites de padrões previstos, permitindo o ajuste do risco e a única variação do caso.
A análise demonstrou que nos termos de épocas operando-se, Sr. Doherty movido do ramping acima do estágio ao estágio da produção após o 28o paciente.
A transição estava no 30o paciente nos termos do uPSA (PSA Ultra-sensível) e do 32o para margens positivas.
A análise mostra também que a curva de aprendizagem não é um processo bifásico simples, mas que aprender continua durante todo a prática.
Há não uma curva de aprendizagem, mas diversas, dependendo de que a variável está sendo medida.
Os dados do Sr. Doherty mostram que estava dentro dos padrões aceitáveis durante sua curva de aprendizagem dos primeiros 30 casos. Durante os 270 casos subseqüentes, o Sr. Doherty excedeu padrões aceitáveis.
Para colocar este estudo em um texto mais largo, demonstram como as cartas do SPC podem ser usadas fazer um mapa de uma variedade das medidas da curva de aprendizagem.
Oferece um modelo mais rigorous para o governance, com o potencial para emitir um aviso adiantado se os padrões caírem abaixo dos limites aceitáveis, e fornece uma avaliação distante mais significativa de resultados clínicos para informar o paciente e o cirurgião. Nesta consideração, são úteis para monitorar a curva de aprendizagem e o desempenho ongoing do cirurgião.
Tag do artigo: Laparoscopic, Prostatectomy, prostate, cancer, a curva de aprendizagem - uma análise do desenvolvimento de Laparoscopic Prostatectomy do Sr. Alan Doherty
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