Who is driving continuing medical education for family medicine?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Considerable time and money are invested in continuing medical education (CME) for family physicians (FPs) but the effectiveness is uncertain. The participation of FPs as coordinators and teachers is not well known. The goal of this project was to describe the role of FPs in organizing and teaching CME events that are accredited for FPs. METHODS: Information about accredited CME events occurring in Alberta and Nova Scotia was requested from universities, provincial chapters of the College of Family Physicians of Canada, and pharmaceutical companies. Location, coordinating site, organizing committee members, teaching faculty, and format were recorded from each event. The number and proportion of FPs involved in both organizing and teaching CME events accredited for FPs were calculated and compared. RESULTS: A total of 314 CME events were collected, comprising a total of 1,472 hours of CME. From the CME events collected, there were 1,730 organizing committee members and 1,647 teachers. FPs constitute 59% of the organizing committees and 17% of the teachers. Significant differences in the numbers of FP planners and teachers were related to organizing group, format, location, and expected audience composition. DISCUSSION: The accreditation requirement for FPs on organizing committees likely helps preserve a reasonable proportion of FP organizers but not teachers in FP CME. The proportions of true FP planners and teachers may actually be lower than planning documents indicate. Low level of family physician teachers in CME may be due to FPs' not selecting FP teachers, the FP teaching pool's being inadequate, or the organizing committee's being unaware of FPs who are knowledgeable in particular areas.
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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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».