Procedural Competence Among Faculty in Academic Health Centers: Challenges and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, faculty are taking on more direct responsibilities in patient care because of reductions in resident work hours, increasing admissions, and an endless push for efficiency. Furthermore, the rise of different career tracks in academia (i.e., patient care, research, education, or administration) and a drive for efficiency and subspecialization have placed additional strains on academic health centers. Combined, these factors have led to faculty increasingly being placed in the position of supervising bedside procedures that they may have not performed in years or with tools they have never trained with at all. Despite these challenges, procedural retraining for faculty remains nonstandardized across most academic health centers. The resulting lack of procedural competence among faculty creates a number of challenges for the different parties involved.In this Perspective, the authors discuss the nature of the current problem of faculty procedural competence and the challenges it poses for faculty and academic health centers, medicolegal ramifications, and the challenges it poses to the faculty-trainee relationship. The authors then suggest several strategies to delineate and resolve this problem. To delineate the problem, they suggest single-center surveys to address the current paucity of data. To resolve the problem, they suggest the consideration of some modest, low-cost interventions such as having backup systems in place for procedure supervision (e.g., procedural service teams or interventional radiologists) and providing faculty with opportunities to retrain.
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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 | 0,019 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».