The future of education in Preventive Cardiology: a statement of the European Association of Preventive Cardiology of the European Society of Cardiology
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, major advances in our understanding of risk factors implicated in the development of cardiovascular disease (CVD), in available tools for early detection of CVD, and in effective interventions to prevent subclinical or clinically manifest disease, have led to an increasing appreciation of prevention as a major pillar of cardiovascular (CV) medicine. Preventive Cardiology has evolved into a dynamic sub-speciality focused on the promotion of CV health through all stages of life, and on the management of individuals at risk of developing CVD or experiencing recurrent CV events, through interdisciplinary care in different settings. As the level of knowledge, specialized skills, experience, and committed attitudes related to CV prevention has exceeded core cardiology training, the European Association of Preventive Cardiology (EAPC) has placed major emphasis on continuous education and training of physicians and allied professionals involved in CV prevention, with the aim of setting standards for practice and improving quality of care. The EAPC recognizes the need for a comprehensive educational offer across different levels of training (from core cardiology to sub-speciality to expert training) as well as the need for interdisciplinary approaches that will promote synergies among allied professionals involved in CV prevention. This statement by the EAPC aims to highlight current gaps and unmet needs and to describe the framework to help standardize, structure, and deliver comprehensive, up-to-date, interactive, and high-quality education using a combination of traditional and novel educational tools. The document aims to form the basis for ongoing refinements of the EAPC educational offer, with the ultimate goal of ensuring that new evidence in the field will translate to better CV practice and improved outcomes for our patients.
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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 | 0,019 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».