Cardiology Training in Brazil and Developed Countries: Some Ideas for Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Huge variations exist in cardiology training programs across the world. In developing (middle-income) countries, such as Brazil, to find the right balance between training improvements and social and economic conditions of the country may be a difficult task. Adding more training years or different mandatory rotations, for instance, may be costly and not have an immediate direct impact on enhancing patient care or public health. In this text, we compare the Brazilian cardiology training system with other proposals implemented in developed countries from North America and Europe, aiming to point out issues worth of future discussion. Factors such as training rotations and competencies, and program duration and distribution across the countries are presented. The number of first year cardiology trainees per inhabitants is similar between Brazil and the United States (0.24 medical residents/100,000 inhabitants in Brazil and 0.26 medical residents/100,000 inhabitants in the USA). These numbers should be analyzed considering the inequality in training program distribution across Brazil, since most centers are located in the Southeast and South regions. Having more residency programs in distant areas could improve cardiovascular care in these areas. Duration of cardiology Residency Training is shorter in Brazil (two years) in comparison with developed countries (> 3 years). Brazilian residency programs give less emphasis to scientific research and diagnostic methods. Unifying minimum training requirements across the globe would facilitate the development of international learning opportunities and even professional exchange around the world.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».