Learner-Directed Nutrition Content for Medical Schools to Meet LCME Standards
Notice bibliographique
Résumé
Deficiencies in medical school nutrition education have been noted since the 1960s. Nutrition-related non-communicable diseases, including heart disease, stroke, cancer, diabetes, and obesity, are now the most common, costly, and preventable health problems in the US. Training medical students to assess diet and nutritional status and advise patients about a healthy diet, exercise, body weight, smoking, and alcohol consumption are critical to reducing chronic disease risk. Barriers to improving medical school nutrition content include lack of faculty preparation, limited curricular time, and the absence of funding. Several new LCME standards provide important impetus for incorporating nutrition into existing medical school curriculum as self-directed material. Fortunately, with advances in technology, electronic learning platforms, and web-based modules, nutrition can be integrated and assessed across all four years of medical school at minimal costs to medical schools. Medical educators have access to a self-study nutrition textbook,Medical Nutrition and Disease, Nutrition in Medicine© online modules, and the NHLBINutrition Curriculum Guide for Training Physicians. This paper outlines how learner-directed nutrition content can be used to meet several US and Canadian LCME accreditation standards. The health of the nation depends upon future physicians’ ability to help their patients make diet and lifestyle changes.
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,016 |
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 ».