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Enregistrement W2966886558 · doi:10.1177/1089253219868918

Recommendations From the Society for the Advancement of Transplant Anesthesiology: Liver Transplant Anesthesiology Fellowship Core Competencies and Milestones

2019· article· en· W2966886558 sur OpenAlexaff
Christine Nguyen, Christopher Wray, Jeron Zerillo, Samuel Gilliland, Stephen Aniskevich, Ramona Nicolau‐Raducu, Raymond M. Planinsic, Coimbatore Srinivas, Ernesto A. Pretto, M. Susan Mandell, Ryan Chadha

Notice bibliographique

RevueSeminars in Cardiothoracic and Vascular Anesthesia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnesthesiologyMedicineAccreditationGraduate medical educationLiver transplantationIntensive care medicineTransplantationMedical educationAnesthesiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liver transplantation is a complex procedure performed on critically ill patients with multiple comorbidities, which requires the anesthesiologist to be facile with complex hemodynamics and physiology, vascular access procedures, and advanced monitoring. Over the past decade, there has been a continuing debate whether or not liver transplant anesthesia is a general or specialist practice. Yet, as significant data have come out in support of dedicated liver transplant anesthesia teams, there is not a guarantee of liver transplant exposure in domestic residencies. In addition, there are no standards for what competencies are required for an individual seeking fellowship training in liver transplant anesthesia. Using the Accreditation Council for Graduate Medical Education guidelines for residency training as a model, the Society for the Advancement of Transplant Anesthesia Fellowship Committee in conjunction with the Liver Transplant Anesthesia Fellowship Task Force has developed the first proposed standardized core competencies and milestones for fellowship training in liver transplant anesthesiology.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0160,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,012

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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