Bringing medical education “home”: the university health network and St. Michael's hospital home dialysis fellowship
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Home dialysis remains variable and underused globally despite clinical and quality of life benefits for patients. Due to low patient volumes in many centers, it is challenging for nephrology trainees to gain adequate clinical exposure to achieve competency and comfort in patient management. In this review, we highlight the University of Toronto-affiliated University Health Network (UHN) and St. Michael's Hospital (SMH) Home Dialysis Fellowship as an educational model to improve competency and comfort in home dialysis. RECENT FINDINGS: The UHN/SMH Home Dialysis Fellowship offers diverse clinical exposure with over 300 patients on peritoneal dialysis and home hemodialysis. Trainees achieve competency through repetitive exposure to a large volume of patients. The fellowship leverages continuity and longitudinal follow-up across all stages of a patient's chronic kidney disease journey. The program fosters interprofessional collaboration to develop comprehensive patient management plans. The attending physicians are leading world experts and support the varied trainee academic and career goals through mentorship and sponsorship. SUMMARY: The UHN/SMH Home Dialysis Fellowship program combines evidence-based medical education principles with high volume, diverse, and complex patient populations to offer trainees an exceptional learning experience and the foundations to become the next generation of home dialysis experts.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».