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Enregistrement W1838628332 · doi:10.1002/ase.1393

Determination of clinically relevant content for a musculoskeletal anatomy curriculum for physical medicine and rehabilitation residents

2013· article· en· W1838628332 sur OpenAlexaffabout
Kristina Lisk, John Flannery, Eldon Loh, Denyse Richardson, Anne Agur, Nicole N. Woods

Notice bibliographique

RevueAnatomical Sciences Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumLikert scaleDelphi methodCronbach's alphaMedical educationRehabilitationMedicineContent validityConsistency (knowledge bases)DelphiPhysical therapyContent analysisPsychologyMedical physicsPedagogyPsychometricsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address the need for more clinical anatomy training in residency education, many postgraduate programs have implemented structured anatomy courses into their curriculum. Consensus often does not exist on specific content and level of detail of the content that should be included in such curricula. This article describes the use of the Delphi method to identify clinically relevant content to incorporate in a musculoskeletal anatomy curriculum for Physical Medicine and Rehabilitation (PM&R) residents. A two round modified Delphi involving PM&R experts was used to establish the curricular content. The anatomical structures and clinical conditions presented to the expert group were compiled using multiple sources: clinical musculoskeletal anatomy cases from the PM&R residency program at the University of Toronto; consultation with PM&R experts; and textbooks. In each round, experts rated the importance of each curricular item to PM&R residency education using a five-point Likert scale. Internal consistency (Cronbach's alpha) was used to determine consensus at the end of each round and agreement scores were used as an outcome measure to determine the content to include in the curriculum. The overall internal consistency in both rounds was 0.99. A total of 37 physiatrists from across Canada participated and the overall response rate over two rounds was 97%. The initial curricular list consisted of 361 items. After the second iteration, the list was reduced by 44%. By using a national consensus method we were able to objectively determine the relevant anatomical structures and clinical musculoskeletal conditions important in daily PM&R practice.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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