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Enregistrement W4404727059 · doi:10.1136/openhrt-2024-002865

Heart valve clinics: an expanding role for the clinical scientists - validation of a framework for competency and certification

2024· article· en· W4404727059 sur OpenAlexaff
Can Zhou, Jerusalem Fekadu, Anna Hayes, Nathalie Aure, Masha Sivalinganathan, Lucy Bowen, Brian Campbell, Sheila Subbiah, Curtis Page, Sophie Bennett, Ronak Rajani, Camelia Demetrescu

Notice bibliographique

RevueOpen Heart · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationSession (web analytics)MedicineCLARITYMultidisciplinary approachHealth careMedical educationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Valvular heart disease (VHD) represents a significant burden on healthcare systems worldwide, necessitating specialised care through multidisciplinary valve clinics. However, there is a lack of a standardised training and certification framework for clinical scientists and specialist physiologists (CSSPs) working within specialist valve clinics (SVCs). This study aimed to design, implement and validate a competency framework dedicated to training and certifying valve CSSPs to enhance patient outcomes and establish standardised care. METHODS: A comprehensive competency framework was developed and implemented, consisting of two levels: Enhanced Valve Clinic Training (EVCT) and Advanced Valve Clinic Training (AVCT). The programme was trialled at Guy's Valve Clinic, London, over a 12-month period. Validation was undertaken through trainee and patient feedback, including multiple-choice questions, clinical skills assessments, and patient satisfaction surveys. RESULTS: Nine CSSPs completed the EVCT and four the AVCT. All participants passed their certification examinations with scores ranging from 80% to 95%. The time to complete each programme averaged 6 months. After certification, clinical queries raised by EVCT trainees averaged 1.2 per session but dropped by 75% to 0.3 per session in the AVCT group, indicating greater confidence and independence in managing cases. Physician review of trainee-led cases led to additional tests or treatment changes in 23% of cases and referrals to physician clinics in 11%. Patient feedback was positive: 95% felt confident in the clinical scientists' knowledge, and 100% were satisfied with the clarity of their care plans and follow-up. CONCLUSIONS: The implementation of this training and certification framework demonstrated enhanced clinical outcomes and care delivery in SVCs. By advocating for formal recognition and accreditation of valve clinic training, this framework could serve as a model for national and international standardisation in valve care and clinical training.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,240
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,148
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2400,148
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,402 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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