Statement From the Society for the Advancement of Transplant Anesthesia: White Paper Advocating Desirable Milestones and Competencies for Anesthesiology Fellowship Training in the Field of Lung Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
The clinical, educational, and research facets of lung transplantation have advanced significantly since the first lung transplant in 1963. The formation of the International Society for Heart and Lung Transplantation (ISHLT) and subsequent Registry has forged a precedent of collaborative teamwork that has significantly affected current lung transplantation outcomes. The Society for the Advancement of Anesthesia (SATA) is dedicated to developing educational platforms for all facets of transplant anesthesia. Additionally, we believe that the anesthetic training for lung transplantation has not kept pace with other advances in the field. As such, SATA presents for consideration these educational milestones and competencies for anesthetic fellowship training in the field of lung transplantation. The proposed milestones were designed on the framework of 6 core competencies created by the Accreditation Council on Graduate Medical Education. The milestones were identified by combining the expert opinion of our Thoracic Transplant Committee, our experience as educators, and literature review. We offer this White Paper to the anesthesiology and transplant communities as a starting point for the discussion and evolution of perioperative anesthetic care in the field of lung transplantation.
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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 | 0,020 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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 ».