Evaluation of the impact of collaborative work by teams from the National Medical Residency Committee and the Brazilian Society of Neurosurgery. Retrospective and prospective study
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT AND OBJECTIVE: Training for specialist physicians in Brazil can take place in different ways. Closer liaison between institutions providing this training and assessment and health care services may improve qualifications. This article analyzes the impact of closer links and joint work by teams from the National Medical Residency Committee (Comissão Nacional de Residência Médica, CNRM) and the Brazilian Society of Neurosurgery (Sociedade Brasileira de Neurocirurgia, SBN) towards evaluating these programs. DESIGN AND SETTING: Retrospective and prospective study, conducted in a public university on a pilot project developed between CNRM and SBN for joint assessment of training programs across Brazil. METHODS: The literature in the most relevant databases was reviewed. Documents and legislation produced by official government bodies were evaluated. Training locations were visited. Reports produced about residency programs were analyzed. RESULTS: Only 26% of the programs were immediately approved. The joint assessments found problems relating to teaching and to functioning of clinical service in 35% of the programs. The distribution of programs in this country has a strong relationship with the Human Development Index (HDI) of the regions and is very similar to the distribution of specialists. CONCLUSION: Closer collaboration between the SBN and CNRM had a positive impact on assessment of neurosurgery medical residency across the country. The low rates of direct approval have produced modifications and improvements to the quality of teaching and care (services). Closer links between the CNRM and other medical specialties have the capability to positively change the structure and function of specialty training in Brazil.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».