Cardiovascular Critical Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Acute and chronic cardiovascular comorbidities are common among critically ill individuals. It is unclear if current critical care fellowship trainees feel adequately prepared to manage these conditions. DESIGN: Prospective, cross-sectional survey. PATIENTS OR SUBJECTS: Trainees enrolled in U.S. critical care training programs. SETTING: Accredited pulmonary/critical care, surgery/critical care, anesthesiology/critical care, and stand-alone critical care training programs. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: A 19-item survey assessing trainee confidence in the management of cardiac critical illness and the performance of cardiac-specific critical care interventions was constructed using Accreditation Council for Graduate Medical Education recommendations as a reference. After validation, the survey was electronically sent to all training programs for dissemination to their trainees. Confidence scores were measured on a Likert scale from 1 to 5. A total of 134 completed surveys were analyzed. Overall, respondents reported lower confidence in managing cardiovascular compared with noncardiovascular diseases in the ICU (4.0 vs 4.6 out of 5). Likewise, they reported lower perceived competence in performing cardiovascular procedures specific to the ICU (2.9 vs 4.5 out of 5). The majority (88%) of those surveyed felt that they would benefit from increased didactic and clinical experience in the management of cardiovascular critical illness. CONCLUSIONS: Current critical care fellows may be unprepared to deal with the increasing prevalence of cardiovascular illness in the ICU. This potential educational gap warrants timely attention to ensure that future graduates have the requisite skills necessary to manage these critically ill patients and presents a unique opportunity to develop multidisciplinary partnerships for enhancing training.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,160 | 0,047 |
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 ».