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Enregistrement W1725240753 · doi:10.25011/cim.v30i4.2835

74. Remediation plans: Effectively matching trainee needs to remediation planss

2007· article· en· W1725240753 sur OpenAlexvenueno aff
Susan Glover Takahashi, Dawn Martin, Sunil Verma, Sheri Edwards

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental remediationPlan (archaeology)Remedial educationProcess (computing)Intervention (counseling)Process managementMedical educationEngineering managementEngineeringComputer sciencePsychologyMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is a retrospective study reporting on the development of remediation plans for residents who are having difficulty meeting the established program goals and objectives. Additionally, the paper describes the implementation of a consistent, competency focused approach to remediation using a standardized needs assessment and intervention planning tool has functioned to better manage difficulty. First, the paper provides a profile of the educational needs of 20 recent cases describing their specialty programs, training levels and the competency areas of difficulty. Next the paper outlines an educational inquiry tool used by residency program directors to develop, implement and evaluate the trainee’s remediation programs. The tool includes inquiry questions which the faculty answer in the development of a customized remedial educational plan in the such areas as: trainee background, trainee information, overall rationale for remediation plan, training profile, purpose of remediation, details of remediation plan, anticipated outcome of remediation plan, other factors impacting trainee success. The tool is designed to be reviewed with trainee input to ensure the desired outcomes and process for the remediation plan are transparent for both the trainee and program director. Finally three case studies are described in detail including of the types of problems that lead to remediation, examples of the remediation plans developed and the range of approaches employed to support the success of residents. The paper then summarizes the identified key issues and options in optimizing success for residents in difficulty. Christopher I, Doty CI, Lucchesi M. The Value of a Web-based Testing System to Identify Residents Who Need Early Remediation: What Were We Waiting For? Acad Emerg Med 11(3):324. Beeson MS, Jwayyed S. Development of a Specialty-wide Web-based Medical Knowledge Assessment Tool for Resident Education. Acad. Emerg. Med 2004 (Mar); 11(3):324. Boiselle PM. Remedy for Resident Evaluation and Remediation, Academic Radiology 2005(July); 12(7):894-900.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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