Transfusion knowledge of medical and surgical specialty board residents: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study was conducted to assess transfusion knowledge between different specialty board residents and to identify areas of need for further education. BACKGROUND: Physicians' knowledge of transfusion medicine (TM) is critical for patients' safety. Many clinicians who are involved in day-to-day transfusion practice have little or no formal training in TM. There are no studies to assess physician's TM knowledge locally. METHODS: A comprehensive anonymous survey was developed to assess baseline TM knowledge of all the residents. The survey is composed of different sections, including a questionnaire on resident's demographics, resident's self-reflection on their TM knowledge and 30 multiple choice questions addressing basic and clinical TM knowledge in two major domains: component selection and transfusion practice and transfusion safety and transfusion reactions. Finally, the residents' opinion on educational needs was assessed. RESULTS: A total of 130 residents were surveyed. The lowest score obtained among the two major domains assessed was in the transfusion safety and transfusion reaction domain, with a mean score of 4·34 of 15 (SD ± 3·27). The mean score obtained on component selection and transfusion practice was 7·1 of 15 (SD ± 3·74). A substantial proportion of the residents (74·7%) admitted minimal baseline knowledge in the field of TM. Finally, 94·5% of the residents admitted the need for more education during residency, whereas 49·5% thought additional education is required during the first year of practice. CONCLUSION: This survey shows serious TM knowledge deficiency and indicates the need for additional education among all physicians during training.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».