Continuing educational needs in computers and informatics. McGill survey of family physicians.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe family physicians' perceived educational needs in computers and informatics. DESIGN: Mailed survey. SETTING: General or family practices in Canada. PARTICIPANTS: Physicians (489 responded to a mailing sent to 2,500 physicians) who might attend sessions at the McGill Centre for CME. Two duplicate questionnaires were excluded from the analysis. METHOD: Four domains were addressed: practice profile, clinical CME needs, professional CME needs, and preferred learning formats. Data were entered on dBASE IV; analyses were performed on SPSS. MAIN FINDINGS: In the 487 questionnaires retained for analysis, "informatics and computers" was mentioned more than any other clinical diagnostic area, any other professional area, and all but three patient groups and service areas as a topic where improvement in knowledge and skills was needed in the coming year. Most physicians had no access to computer support for practice (62.6%); physicians caring for neonates, toddlers, or hospital inpatients were more likely to report some type of computer support. CONCLUSIONS: Family physicians selected knowledge and skills for computers and informatics as an area for improvement in the coming year more frequently than they selected most traditional clinical CME topics. This educational need is particularly great in small towns and in settings where some computerized hospital data are already available.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».