Notice bibliographique
Résumé
Transfusion knowledge and experience is essential for all haematologists, and this is reflected in the haematology training curriculum and examinations.Incidents reported to SHOT repeatedly highlight the importance of transfusion training for patient safety.Previous national surveys of transfusion training in 2008 and 2012 found widespread dissatisfaction and inconsistencies in delivery of training.This survey was carried out to understand the current picture of transfusion training across the United Kingdom.A 30-question online survey was distributed to haematology specialty trainees in June-July 2023.150 responses (response rate 24%) were received from UK trainees at ST3-7 (England 82.7%, Northern Ireland 6.0%, Scotland 6.0%, Wales 5.3%; ST3 8.7%, ST4 22.2%, ST5 22.0%, ST6 29.3%, ST7 17.3%).48 (56.0%) trainees had undertaken a dedicated transfusion post, in 13 deaneries.The posts undertaken were at Blood Services (31.3%),hospitals (33.3%) or both (35.4%).Deficiencies in laboratory aspects of transfusion training were highlighted frequently.The most common barrier to training identified by trainees was lack of exposure to the transfusion laboratory (75%), followed by other clinical
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,817 | 0,609 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».