Should Transplant Nephrology Pursue Recognition from the Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME)?
Notice bibliographique
Résumé
Kidney transplant is not only the best treatment for patients with advanced kidney disease but it also reduces health care expenditure. The management of transplant patients is complex as they require special care by transplant nephrologists who have expertise in assessing transplant candidates, understand immunology and organ rejection, have familiarity with perioperative complications, and have the ability to manage the long-term effects of chronic immunosuppression. This skill set at the intersection of multiple disciplines necessitates additional training in Transplant Nephrology. Currently, there are more than 250,000 patients with a functioning kidney allograft and over 100,000 waitlisted patients awaiting kidney transplant, with a burgeoning number added to the kidney transplant wait list every year. In 2022, more than 40,000 patients were added to the kidney wait list and more than 25,000 received a kidney transplant. The Advancing American Kidney Health Initiative, passed in 2019, is aiming to double the number of kidney transplants by 2030 creating a need for additional transplant nephrologists to help care for them. Over the past decade, there has been a decline in the Nephrology-as well Transplant Nephrology-workforce due to a multitude of reasons. The American Society of Transplantation Kidney Pancreas Community of Practice created a workgroup to discuss the Transplant Nephrology workforce shortage. In this article, we discuss the scope of the problem and how the Accreditation Council for Graduate Medical Education recognition of Transplant Nephrology Fellowship could at least partly mitigate the Transplant Nephrology work force crisis.
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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 | 0,015 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».