Competency based medical education in nuclear cardiology: A tale of two axes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Across medical specialties, including nuclear cardiology, competency based medical education (CBME) changes the emphasis of learning from a time or experiential emphasis to a proficiency focused approached. Plotted on a learning-curve graph the emphasis on learning has shifted from the duration/ volume-based x-axis to the performance-based y-axis. CURRENT STATUS: It has proven difficult to establish y-axis-based standards within nuclear cardiology to assess learning. As such there is a paucity of data to verify current experiential training targets and only recently is data emerging that seeks to find CBME targets by which proficiency (y-axis units) can be evaluated. Initial reports from such CBME-oriented studies indicate that in current nuclear cardiology practice, the number of studies required to achieve competency is dependent upon the chosen measure of competency that is assessed (summed stress score versus % LV ischemia), the case mix, and the modality being learnt (PET versus SPECT). Recent findings have also suggested that prior levels of experiential training may be an underestimation of the number of supervised studies learners need to interpret before they achieve competency. SUMMARY: Nuclear cardiology training has adopted the concept of CBME and is progressing toward a more modern approach to trainee assessment. This brief review provides the background, current requirements and insights into new developments in nuclear cardiology training.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».