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Enregistrement W2012382528 · doi:10.1046/j.1360-0443.2000.95694911.x

Medical education in substance‐related disorders: components and outcome

2000· review· en· W2012382528 sur OpenAlexafffund
Nady el‐Guebaly, John Toews, Jocelyn Lockyer, Susan Armstrong, David C. Hodgins

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesUniversity of CalgaryU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésPsychological interventionInclusion (mineral)Substance abuseSpecialtyPsychologyMedical educationAddictionOptimismCognitionContinuing medical educationMedicineContinuing educationPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To analyze the process of acquisition by physicians of a body of knowledge and skills in the management of substance abuse. DESIGN: A comprehensive search of English-speaking literature was conducted over 20 years. Articles assessing the outcome of educational strategies in undergraduate, graduate and continuing medical education were examined to determine the targeted sample, the educational strategies involved and the outcomes assessed. FINDINGS: Nine studies in undergraduate education, 11 in graduate and 11 in continuing education met the inclusion criteria. They were generally difficult to compare in design, strategy and outcome analysis. Cognitive knowledge and behavioral skills appear to be easier to obtain compared to more complex attitudinal shifts. CONCLUSIONS: There is growing consensus in the selection of a combined didactic and interactive educational strategy but few empirical data as to the more cost-effective learning interventions. Training must be reinforced at regular intervals. While the expanding panoply of interventions available to physicians should enhance the perceptions of role legitimacy and treatment optimism, cohort studies across levels of education, specialty groups and across-substance and other addictive behaviors are required to determine cost-effective educational strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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