Core sepsis-related competencies for medical students: an international consensus by Delphi technique
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sepsis is a life-threatening condition which may arise from infection in any organ system and requires early recognition and management. Healthcare professionals working in any specialty may need to manage patients with sepsis. Educating medical students about this condition may be an effective way to ensure all future doctors have sufficient ability to diagnose and treat septic patients. However, there is currently no consensus on what competencies medical students should achieve regarding sepsis recognition and treatment. This study aims to outline what sepsis-related competencies medical students should achieve by the end of their medical student training in both high or upper-middle incomes countries/regions and in low or lower-middle income countries/regions. Methods Two separate panels from high or upper-middle income and low or lower-middle income countries/regions participated in a Delphi method to suggest and rank sepsis competencies for medical students. Each panel consisted of 13–18 key stakeholders of medical education and doctors in specialties where sepsis is a common problem (both specialists and trainees). Panelists came from all continents, except Antarctica. Results The panels reached consensus on 38 essential sepsis competencies in low or lower-middle income countries/regions and 33 in high or upper-middle incomes countries/regions. These include competencies such as definition of sepsis and septic shock and urgency of antibiotic treatment. In the low or lower-middle income countries/regions group, consensus was also achieved for competencies ranked as very important, and was achieved in 4/5 competencies rated as moderately important. In the high or upper-middle incomes countries/regions group, consensus was achieved in 41/57 competencies rated as very important but only 6/11 competencies rated as moderately important. Conclusion Medical schools should consider developing curricula to address essential competencies, as a minimum, but also consider addressing competencies rated as very or moderately important.
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 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 | 0,130 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».