Fellowship Training in the Emerging Fields of Fetal-Neonatal Neurology and Neonatal Neurocritical Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonatal neurocritical care is a growing and rapidly evolving medical subspecialty, with increasing numbers of dedicated multidisciplinary clinical, educational, and research programs established at academic institutions. The growth of these programs has provided trainees in neurology, neonatology, and pediatrics with increased exposure to the field, sparking interest in dedicated fellowship training in fetal-neonatal neurology. OBJECTIVES: To meet this rising demand, increasing numbers of training programs are being established to provide trainees with the requisite knowledge and skills to independently deliver care for infants with neurological injury or impairment from the fetal care center and neonatal intensive care unit to the outpatient clinic. This article provides an initial framework for standardization of training across these programs. RESULTS: Recommendations include goals and objectives for training in the field; core areas where clinical competency must be demonstrated; training activities and neuroimaging and neurodiagnostic modalities which require proficiency; and programmatic requirements necessary to support a comprehensive and well-rounded training program. CONCLUSIONS: With consistent implementation, the proposed model has the potential to establish recognized standards of professional excellence for training in the field, provide a pathway toward Accreditation Council for Graduate Medical Education certification for program graduates, and lead to continued improvements in medical and neurological care provided to patients in the neonatal intensive care unit.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».