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Enregistrement W2787099595 · doi:10.12788/jhm.2917

Credentialing of Hospitalists in Ultrasound‐Guided Bedside Procedures: A Position Statement of the Society of Hospital Medicine

2018· article· en· W2787099595 sur OpenAlexaff
Brian Lucas, David M. Tierney, Trevor Jensen, Ria Dancel, Joel Cho, Mahmoud Elbarbary, Ricardo Franco‐Sadud

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesQuality Enhancement Research InitiativeNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésCredentialingMedicineCertificationCompetence (human resources)SpecialtyLicensureCredentialNursingFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasound guidance is used increasingly to perform the following 6 bedside procedures that are core competencies of hospitalists: abdominal paracentesis, arterial catheter placement, arthrocentesis, central venous catheter placement, lumbar puncture, and thoracentesis. Yet most hospitalists have not been certified to perform these procedures, whether using ultrasound guidance or not, by specialty boards or other institutions extramural to their own hospitals. Instead, hospital privileging committees often ask hospitalist group leaders to make ad hoc intramural certification assessments as part of credentialing. Given variation in training and experience, such assessments are not straightforward "sign offs." We thus convened a panel of experts to conduct a systematic review to provide recommendations for credentialing hospitalist physicians in ultrasound guidance of these 6 bedside procedures. Pathways for initial and ongoing credentialing are proposed. A guiding principle of both is that certification assessments for basic competence are best made through direct observation of performance on actual patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,156
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,208
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1560,208
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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