Internal medicine resident knowledge of transfusion medicine: results from the <scp>BEST</scp> ‐ <scp>TEST</scp> international education needs assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blood transfusion is the most common hospital procedure performed in the United States. While inadequate physician transfusion medicine knowledge may lead to inappropriate practice, such an educational deficit has not been investigated on an international scale using a validated assessment tool. Identifying specific deficiencies is critical for developing curricula to improve patient care. STUDY DESIGN AND METHODS: Rasch analysis, a method used in high-stakes testing, was used to validate an assessment tool consisting of a 23-question survey and a 20-question examination. The assessment tool was administered to internal medicine residents to determine prior training, attitudes, perceived ability, and actual knowledge related to transfusion medicine. RESULTS: A total of 474 residents at 23 programs in nine countries completed the examination. The overall mean score of correct responses was 45.7% (site range, 32%-56%). The mean score for Postgraduate Year (PGY)1 (43.9%) was significantly lower than for PGY3 (47.1%) and PGY4 (50.6%) residents. Although 89% of residents had participated in obtaining informed consent from a patient for transfusion, residents scored poorly (<25% correct) on questions related to transfusion reactions. The majority of residents (65%) would find additional transfusion medicine training "very" or "extremely" helpful. CONCLUSION: Internationally, internal medicine residents have poor transfusion medicine knowledge and would welcome additional training. The especially limited knowledge of transfusion reactions suggests an initial area for focused training. This study not only represents the largest international assessment of transfusion medicine knowledge, but also serves as a model for rigorous, collaborative research in medical education.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle