Recommendations for core critical care ultrasound competencies as a part of specialist training in multidisciplinary intensive care: a framework proposed by the European Society of Intensive Care Medicine (ESICM)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Critical care ultrasound (CCUS) is an essential component of intensive care practice. Although existing international guidelines have focused on training principles and determining competency in CCUS, few countries have managed to operationalize this guidance into an accessible, well-structured programme for clinicians training in multidisciplinary intensive care. We seek to update and reaffirm appropriate CCUS scope so that it may be integrated into the international Competency-based Training in Intensive Care Medicine. The resulting recommendations offer the most contemporary and evolved set of core CCUS competencies for an intensive care clinician yet described. Importantly, we discuss the rationale for inclusion but also exclusion of competencies listed. BACKGROUND/AIM: Critical care ultrasound (CCUS) is an essential component of intensive care practice. The purpose of this consensus document is to determine those CCUS competencies that should be a mandatory part of training in multidisciplinary intensive care. METHODS: A three-round Delphi method followed by face-to-face meeting among 32 CCUS experts nominated by the European Society of Intensive Care Medicine. Agreement of at least 90% of experts was needed in order to enlist a competency as mandatory. RESULTS: The final list of competencies includes 15 echocardiographic, 5 thoracic, 4 abdominal, deep vein thrombosis diagnosis and central venous access aid. CONCLUSION: The resulting recommendations offer the most contemporary and evolved set of core CCUS competencies for an intensive care clinician yet described.
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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 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle