Development of a national Zoom‐based lectureship for pediatric transplant hepatology trainees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous publications identified a gap in standard education on topics related to advanced hepatology and liver transplantation for pediatric transplant hepatology trainees. The Society of Pediatric Liver Transplantation (SPLIT) Education Committee designed a Zoom-based lectureship series for all advanced pediatric transplant hepatology trainees. We aim to describe the educational series and feedback from fellow participants. METHODS: Pediatric transplant hepatology trainees from across the United States and Canada were invited to attend 25 Zoom-based lectures on a broad list of topics pertaining to pediatric transplant hepatology. At the completion of the lectureship, a 53-item REDcap survey using single-answer, Likert-scale, and open-ended questions was distributed via email to all participants. RESULTS: A total of 16 fellows from broad geographic areas responded to the survey. Nineteen percent (n = 3/16) of fellows attended all 25 lectures and 31% (n = 5/16) attended 16-20 lectures. Majority of fellows (88%, n = 14/16) reported the lecture series increased knowledge of liver disease, increased confidence in managing children with liver disease, and aided with board preparation. Additionally, over half of the fellows (81%, n = 13/16) reported the series served as a platform for networking and mentoring from peers and experts in the field. All fellows recommended the lecture series for future fellows. CONCLUSION: The SPLIT educational lectureship for advanced pediatric transplant hepatology trainees provided a national education curriculum that not only led to increased knowledge and confidence in the diagnosis and management of common conditions encountered in pediatric transplant hepatology but also provided a unique networking and mentorship environment.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».