Interventional cardiology fellowship training in canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several institutions in Canada offer fellowship training in interventional cardiology (IC). However, no national mechanism exists to ensure uniformity of training or assessment of final competency. METHODS: A cross-sectional survey was carried out for physicians completing IC training from 2007 to 2009. The survey used a semistructured questionnaire to determine compliance with training components recommended by Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) and American College of Cardiology (ACC). RESULTS: Sixty-six (78%) of 85 trainees from 15 programs participated in the study. All programs were affiliated with a university and associated with accredited programs in adult cardiology. Annual procedural volume of >1,500 and faculty volume of >250 were reported for 67% and 70% of programs. Annual trainee percutaneous coronary intervention volume of 250-350 was reported by 29%, 350-450 by 47%, and >450 by 24% of respondents. All respondents reported regular participation in case management rounds, and 54% reported formal instruction of structured curriculum; 91% reported participation in research, and 38% reported mandatory attendance in outpatient clinic. All respondents reported annual and 61% reported ≥2 performance evaluations per year; 45% of respondents reported formal trainee assessment of program and faculty. CONCLUSION: Canadian IC training meets ACGME/ACC recommendations for procedural volume and academic activity. However, participation in outpatient clinics and compliance with administrative requirement of faculty and program assessment by trainee was suboptimal. Formal accreditation is highly desirable to standardize program content and administration for optimal IC training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».