Identification of Sleep Medicine and Anesthesia Core Topics for Anesthesia Residency: A Modified Delphi Technique Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep disorders affect up to 25% of the general population and are associated with increased risk of adverse perioperative events. The key sleep medicine topics that are most important for the practice of anesthesiology have not been well-defined. The objective of this study was to determine the high-priority sleep medicine topics that should be included in the education of anesthesia residents based on the insight of experts in the fields of anesthesia and sleep medicine. METHODS: We conducted a prospective cross-sectional survey of experts in the fields of sleep medicine and anesthesia based on the Delphi technique to establish consensus on the sleep medicine topics that should be incorporated into anesthesia residency curricula. Consensus for inclusion of a topic was defined as >80% of all experts selecting "agree" or "strongly agree" on a 5-point Likert scale. Responses to the survey questions were analyzed with descriptive statistical methods and presented as percentages or weighted mean values with standard deviations (SD) for Likert scale data. RESULTS: The topics that were found to have 100% agreement among experts were the influence of opioids and anesthetics on control of breathing and upper airway obstruction; potential interactions of wake-promoting/hypnotic medications with anesthetic agents; effects of sleep and anesthesia on upper airway patency; and anesthetic management of sleep apnea. Less than 80% agreement was found for topics on the anesthetic implications of other sleep disorders and future pathways in sleep medicine and anesthesia. CONCLUSIONS: We identify key topics of sleep medicine that can be included in the future design of anesthesia residency training curricula.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».