Non-Fellowship regional anesthesia training and assessment: an international Delphi study on a consensus curriculum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: While there are several published recommendations and guidelines for trainees undertaking subspecialty Fellowships in regional anesthesia, a similar document describing a core regional anesthesia curriculum for non-fellowship trainees is less well defined. We aimed to produce an international consensus for the training and teaching of regional anesthesia that is applicable for the majority of worldwide anesthesiologists. METHODS: This anonymous, electronic Delphi study was conducted over two rounds and distributed to current and immediate past (within 5 years) directors of regional anesthesia training worldwide. The steering committee formulated an initial list of items covering nerve block techniques, learning objectives and skills assessment and volume of practice, relevant to a non-fellowship regional anesthesia curriculum. Participants scored these items in order of importance using a 10-point Likert scale, with free-text feedback. Strong consensus items were defined as highest importance (score ≥8) by ≥70% of all participants. RESULTS: 469 participants/586 invitations (80.0% response) scored in round 1, and 402/469 participants (85.7% response) scored in round 2. Participants represented 66 countries. Strong consensus was reached for 8 core peripheral and neuraxial blocks and 17 items describing learning objectives and skills assessment. Volume of practice for peripheral blocks was uniformly 16-20 blocks per anatomical region, while ≥50 neuraxial blocks were considered minimum. CONCLUSIONS: This international consensus study provides specific information for designing a non-fellowship regional anesthesia curriculum. Implementation of a standardized curriculum has benefits for patient care through improving quality of training and quality of nerve blocks.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».