Education in neuroanesthesia and neurocritical care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: We summarize the latest evidence in neuroanesthesia and neurocritical care (NCC) training. In addition, we describe the newer advancements that clinical educators face in these subspecialties. Lastly, we highlight educational approaches that may lead to an enhanced learning experience and development of necessary skills for neurosciences trainees. RECENT FINDINGS: Current neuroanesthesia and NCC training requires acquisition of specific skills for increasing complex surgical cases, specialized neurosurgical practice and new perioperative technologies. Furthermore, there is increasing international interest for standardization and accreditation of neuroanesthesia fellowship programs. Recent evidence has demonstrated that well structured training using high-fidelity simulation improves cognitive and technical skills in acute neurological crises. SUMMARY: High-fidelity simulation in perioperative care of neurosurgical patients can be part of formal neuroanesthesia and NCC curricula, and potentially impact trainees' proficiency. A research agenda is needed to validate the assessment of most effective educational interventions in neurosciences trainees with diverse medical backgrounds. Creative combinations of cost-effective interventions including traditional teaching, specific technical skills workshops, low and high-fidelity simulation deserve to be assessed in future studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».