The Training and Careers of Regional Anesthesia Fellows—1983–2002
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The education and subsequent careers of regional anesthesia fellows have not been examined but may provide insight into improving future fellowship training and/or the future of the subspecialty. METHODS: Regional anesthesia fellows educated during a 20-year period (1983-2002) were asked to complete a comprehensive survey that detailed their training, current professional setting, and use of regional anesthesia, and how they foresee the future of regional anesthesia. A separate survey of academic anesthesiology chairs assessed the role of and need for regional anesthesiologists in teaching departments. RESULTS: Twelve regional anesthesia fellowship programs in the United States and Canada provided contact information on 176 former fellows. The survey response rate from those practicing in North America was 49% (77/156). Two of the 12 responding institutions have trained 68% of regional anesthesia fellows. Of respondents, 61% are or have been in academic practice. Regional anesthesia remains an integral part of most respondents' current practice, as evidenced by significant use of regional techniques, active involvement in subspecialty societies, and participation in continuing medical education programs. Academic chairs indicate that fellowship-trained regional anesthesiologists play important roles in resident education and are in demand by academic departments. CONCLUSIONS: This report details how regional anesthesia fellows from 1983 to 2002 were trained and how they currently practice and examines their insights regarding the strengths and weaknesses of past and future regional anesthesia education.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».