European Society of Cardiology Core Curriculum for Cardio-Oncology
Notice bibliographique
Résumé
Cardio-oncology is a rapidly growing field of cardiovascular (CV) medicine that has resulted from the continuously increasing clinical demand for specialized CV evaluation, prevention and management of patients suffering or surviving from malignant diseases. Dealing with CV disease in patients with cancer requires special knowledge beyond that included in the general core curriculum for cardiology. Therefore, the European Society of Cardiology (ESC) has developed a special core curriculum for cardio-oncology, a consensus document that defines the level of experience and knowledge required for cardiologists in this particular field. It is structured into 8 chapters, including (i) principles of cancer biology and therapy; (ii) forms and definitions of cancer therapy-related cardiovascular toxicity (CTR-CVT); (iii) risk stratification, prevention and monitoring protocols for CTR-CVT; (iv) diagnosis and management of CV disease in patients with cancer; (v) long-term survivorship programmes and cardio-oncology rehabilitation; (vi) multidisciplinary team management of special populations; (vii) organization of cardio-oncology services; (viii) research in cardio-oncology. The core curriculum aims at promoting standardization and harmonization of training and evaluation in cardio-oncology, while it further provides the ground for an ESC certification programme designed to recognize the competencies of certified specialists.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».