The state of transcatheter aortic valve implantation training in Canadian cardiac surgery residency programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current state of transcatheter aortic valve implantation (TAVI) training for Canadian cardiac surgical residents is unknown. Our goals were to establish a national inventory of TAVI educational resources, elucidate the role of residents in TAVI programs, and determine the attitudes and perspectives of residents and program directors regarding the importance of TAVI technology and training. METHODS: We sent Web-based surveys and reminders to all Canadian cardiac surgical residents and program directors between February and July 2017. We used descriptive analyses to summarize data in an aggregate and anonymous manner. We analyzed patterned responses to open-ended survey questions using thematic analysis. RESULTS: Seventy-eight of 92 residents (85%) and 11 of 12 program directors (92%) completed the survey, with broad representation from across Canada. A minority of residents (14 [18%]) and program directors (4 [36%]) reported that TAVI training in their program was adequate. Only 3 program directors (27%) reported that their residents had access to TAVI simulation training. Although most residents (76 [97%]) and program directors (10 [91%]) agreed that TAVI was important to the trainee's future practice, about two-thirds (54 [69%] and 7 [64%], respectively) agreed that TAVI should be a focus of fellowship training. A perceived lack of interest from interventional cardiologists to teach surgical residents, competition from TAVI fellows and lack of formalized time during residency were identified as perceived barriers to TAVI training. CONCLUSION: As Canadian surgical residency training moves toward a Competence by Design curriculum, there remains a pressing need to create uniform learning objectives and expectations in the TAVI curriculum.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».