CME for child psychiatrists: recommendations for learners, planners and presenters.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Medical school and residency are only the beginning of a child psychiatrist's education. For the rest of her/his career, a child psychiatrist will need to learn on an ongoing basis. There will always be new understandings, new treatments, new issues to master. Child psychiatrists will always need to further their knowledge, develop new skills, and improve existing skills. For these reasons at very least, all child psychiatrists will need to participate in Continuing Medical Education (CME) activities. Many child psychiatrists will also be involved in the design and delivery of these CME activities. In both cases, understanding more about the effectiveness of CME will be important to the decisions they make. METHOD: This article itself is not a systematic review of the literature, but it will highlight some of the important findings from existing systematic reviews of the CME literature. Based on these findings, the article will make recommendations for both child psychiatrists as learners and child psychiatrists as CME presenters. RESULTS: As learners, child psychiatrists need to be able to select CME activities that are most likely to lead to improvements in their practices. As planners and presenters, child psychiatrists need to design and deliver CME activities that are most likely to improve the practices of their target audiences. However, not all child psychiatrists have the time to review the CME literature in addition to reviewing the other bodies of literature relevant to their practices. CONCLUSION: Thus, the purpose of this article is to provide an overview of the key findings in the CME literature, focusing on the effectiveness of CME.
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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 | 0,025 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,008 |
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 ».