Standardized Training for Physicians Practicing Pediatric Cardiac Critical Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In the vast majority of Children's Hospitals, the critically ill patient can be found in one of three locations: the PICU, the neonatal ICU, and the cardiac ICU. Training, certification, and maintenance of certification for neonatology and critical care medicine are over seen by the Accreditation Council for Graduate Medical Education and American Board of Pediatrics. There is no standardization of training or oversight of certification and maintenance of certification for pediatric cardiac critical care. DATA SOURCES: The curricula from the twenty 4th year pediatric cardiac critical care training programs were collated, along with the learning objectives from the Pediatric Cardiac Intensive Care Society published "Curriculum for Pediatric Cardiac Critical Care Medicine." STUDY SELECTION: This initiative is endorsed by the Pediatric Cardiac Intensive Care Society as a first step toward Accreditation Council for Graduate Medical Education oversight of training and American Board of Pediatrics oversight of maintenance of certification. DATA EXTRACTION: A taskforce was established of cardiac intensivists, including the directors of all 4th year pediatric cardiac critical care training programs. DATA SYNTHESIS: Using modified Delphi methodology, learning objectives, rotational requirements, and institutional requirements for providing training were developed. CONCLUSIONS: In the current era of increasing specialized care in pediatric cardiac critical care, standardized training for pediatric cardiac critical care is paramount to optimizing outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,186 | 0,324 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».