The development of a national pediatric trauma curriculum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Educational programs dedicated to pediatric trauma are either not available or comprehensive. Pediatric trauma is thus managed by a range of specialists with training in a variety of related fields. Post-certification fellowships in pediatric medicine all mandate education in the assessment and management of the injured child. The purpose of this study was to develop a blueprint for a national pediatric trauma training curriculum. METHODS: A team of four experts developed content for a national pediatric trauma curriculum and disseminated it to 11 pediatric trauma sites across Canada. The objectives contained both knowledge and skill sets related to the management of the pediatric trauma patients. A multi-tiered Delphi process was used to develop the final content. RESULTS: All the 11 pediatric teaching centers across the country participated. A final list, representing a consensus of views, was developed in 10 domains through the iterative process of the Delphi technique. The domains for the curriculum included introduction to pediatric trauma and epidemiology, initial management, pediatric airway, shock, thoracic injuries, abdominal and pelvic injuries, spinal and neurological injuries, pediatric head injuries, burns and electrical injuries, and orthopedic injuries. CONCLUSION: The Delphi process is an invaluable tool in developing curricula. The pediatric trauma curriculum can be used in teaching hospitals for house staff education and meeting core competencies. The blueprint can be validated further in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».