Proposed In‐Training Electrocardiogram Interpretation Competencies for Undergraduate and Postgraduate Trainees
Notice bibliographique
Résumé
Despite its importance in everyday clinical practice, the ability of physicians to interpret electrocardiograms (ECGs) is highly variable. ECG patterns are often misdiagnosed, and electrocardiographic emergencies are frequently missed, leading to adverse patient outcomes. Currently, many medical education programs lack an organized curriculum and competency assessment to ensure trainees master this essential skill. ECG patterns that were previously mentioned in literature were organized into groups from A to D based on their clinical importance and distributed among levels of training. Incremental versions of this organization were circulated among members of the International Society of Electrocardiology and the International Society of Holter and Noninvasive Electrocardiology until complete consensus was reached. We present reasonably attainable ECG interpretation competencies for undergraduate and postgraduate trainees. Previous literature suggests that methods of teaching ECG interpretation are less important and can be selected based on the available resources of each education program and student preference. The evidence clearly favors summative trainee evaluation methods, which would facilitate learning and ensure that appropriate competencies are acquired. Resources should be allocated to ensure that every trainee reaches their training milestones and should ensure that no electrocardiographic emergency (class A condition) is ever missed. We hope that these guidelines will inform medical education programs and encourage them to allocate sufficient resources and develop organized curricula. Assessments must be in place to ensure trainees acquire the level-appropriate ECG interpretation skills that are required for safe clinical practice.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».