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Enregistrement W2018042014 · doi:10.2310/7070.2003.41727

Internet-Based Continuing Medical Education in Otolaryngology: A Survey of Canadian Otolaryngologists

2003· article· en· W2018042014 sur OpenAlexaffvenueabout
Robert J. Hamilton, Tanya Pinto, Michele M. Carr

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Otolaryngology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOtorhinolaryngologyThe InternetContinuing medical educationAudiogramFamily medicineHearing lossMedical educationContinuing educationSurgeryAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the readiness of the Canadian otolaryngology community for an on-line continuing medical education (CME) program. METHODS: Data were obtained through surveys mailed to members of the Canadian Society of Otolaryngology-Head and Neck Surgery. RESULTS: Two hundred and eight of 321 (65%) surveys were returned. Seventy-six percent of the respondents indicated that they would be interested in participating in an on-line CME course. A greater proportion of younger otolaryngologists and those with community-based practices were interested in participating. A greater number of those with an academic practice were found to have convenient access to the Internet, the ability to post images on-line, and encountered cases they felt worthy of discussion and were willing to instruct/facilitate future on-line CME. Ninety-three percent of respondents described having easy access to the Internet, but only 32% said that they have the equipment necessary to post computed tomographic scans/audiograms on-line. Twenty-three percent had previous computer-based CME experience. Sinusitis and related topics were of greatest interest, with hearing loss/ear surgery and oncology following respectively. CONCLUSIONS: The data suggest that on-line CME would be welcomed and are feasible in the Canadian otolaryngology community.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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