A curriculum for epilepsy surgery: A report from the Surgical Commission's Epilepsy Surgery Educational Task Force and the Educational Council of the <scp>ILAE</scp>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is a need to develop a comprehensive, formalized, and globally applicable epilepsy surgery curriculum in order to help standardize the quality of epilepsy surgery practice in the world. METHODS: The Epilepsy Surgery Educational Task Force of the ILAE developed a competency-based epilepsy surgery educational curriculum comprised of four domains: Diagnosis, Counseling, Pre-surgical Work-up, and Surgical Techniques. To evaluate this educational curriculum, a survey questionnaire consisting of 11 items was sent out for feedback to ILAE and IESS members. The survey questionnaire asked respondents to rate the degree of importance of each competency on a five-point scale that ranged from "extremely important" to "not at all important" and provided space for free text comments. All competencies that were rated as "slightly important" or "somewhat important" by more than 10% of responders, as well as all free text feedback comments, were fully reviewed, and the final curriculum was adjusted accordingly. RESULTS: One hundred and twenty-two responses (n = 122) were submitted by the ILAE and IESS communities. Seventy-one percent (71.9%) of the responses came from neurosurgeons of varied experience and training levels. Ninety-four percent (94.4%) of responders stated that they "support a curriculum to determine the competency of neurosurgeons participating in the care of people with epilepsy in my country," and 94.3% confirmed that they "would be interested in taking or would recommend an ILAE course based on these competencies, that would provide an ILAE certificate of completion." Relevant changes within the curriculum were made based on feedback. SIGNIFICANCE: The newly developed ILAE comprehensive epilepsy surgery educational curriculum has a high level of support from neurosurgeons and neurologists around the world and shows potential for broad acceptance and implementation.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».