Cognitive Difficulty in Physicians
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Remediation of some incompetent physicians has proven difficult or impossible. The authors sought to determine whether physicians with impaired competency had neuropsychological impairment sufficient to explain their incompetence and their failure to improve with remedial continuing medical education (CME). METHOD: During a one-year period, 1996-97, all 27 participants in the Physician Review Program (PREP) conducted at McMaster University, a physician competency assessment program, undertook a detailed neuropsychological screening battery. RESULTS: Nearly all physicians assessed as competent also performed well on the neuropsychological testing. However, a significant number (about one third) of the physicians who performed poorly on the competency assessment had neuropsychological impairments sufficient to explain their poor performances. The difficulties were more marked in elderly physicians. CONCLUSION: A significant minority of incompetent physicians have cognitive impairments sufficient to explain both their incompetence and, probably, their failure to improve with remedial CME. Testing physicians for these impairments is important: to detect and treat reversible conditions, to manage irreversible conditions that preclude successful educational intervention, and to facilitate compensation in this instance. Serious consideration should be given to the incorporation of neuropsychological screening in all intensive physician review programs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».