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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 tête enseignante, 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 ».