Identifying the needs for competency-based education in Europe: a needs assessment of cardiologists across 52 countries
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This international needs assessment was mandated by the European Society of Cardiology (ESC) to obtain an in-depth understanding of the current gaps and challenges of European cardiology professionals, with the aim to provide evidence for the development of needs-driven educational and professional development activities.Methods: This ethics-approved needs assessment was conducted among cardiologists from all sub-specialties across 56 countries of Europe and the Mediterranean basin. A mixed-methods research approach was used, combining qualitative in-depth interviews and focus groups with a quantitative survey.Results: Seventy-four (74) cardiologists participated in the qualitative phase and 866 completed the survey. Respondents represented 52 of the 56 targeted countries. Three themes were identified: 1) Challenges in the clinical decision-making process, 2) Challenges in establishing the patient-physician relationship, and 3) Sub-optimal team communication and collaboration. Specific gaps and causalities related to each challenge were found. Although most of the gaps were common across countries and sub-specialties, some significant differences were noted.Conclusion: The findings of this needs assessment indicate gaps and challenges in clinical practice across countries and across sub-specialities. Taking cardiology as an example, this study identifies clear areas of focus, especially around issues of collaboration and communication, for targeted competency-based education in Europe.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».