360: Glow with the Flow: Enhancing Visual Fidelity in ECMO Simulation Using Photochromic Dye and UV Modulation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Knowing there is an increasing demand for extracorporeal life support (ECLS), the goal of this study was to determine the ECLS training experience of U.S. pediatric ECLS fellowships (EF) and how this may influence future career paths. Methods: A 32-question electronic survey was distributed to current and previous fellows of known U.S. pediatric EF programs. Participants were anonymously queried on pertinent demographic data, motivation for pursuing an EF, experience during EF and current career position. Summary statistics were performed. Results: Of the 54 individual surveys distributed, 29 (54%) complete responses were obtained from 4 institutions. Twenty-five (86%) respondents identified as surgeons and 4 (14%) as critical care intensivists. EF completion date ranged from 1985-2023. During EF, 10 (37%) of fellows managed 10-20 ECLS patients during any one year and 5 (19%) managed > 50 patients. Clinical responsibilities during EF included determining ECLS candidacy (96%), leading rounds in the NICU and PICU (74% and 67%) and taking ECLS call (100%). Most (73%) EF programs did not have a formal ECLS-specific didactic curriculum. Twenty-one (96%) of graduates indicated comfort managing both a straightforward ECLS run or a complex run. Eighteen (75%) respondents agreed that an ECLS fellowship was critical to achieving career goals and 7 (37%) currently hold an ECLS leadership position at their institution. Conclusion: Pediatric EF greatly vary in regard to clinical, didactic and administrative experiences. As ECLS utilization continues to expand standardized pediatric specific EF training and benchmarks for certification should be considered.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».