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Enregistrement W2023458254 · doi:10.1186/1472-6920-14-93

Prognosis: the “missing link” within the CanMEDS competency framework

2014· article· en· W2023458254 sur OpenAlexaffabout
Vincent Maida, Paul Cheon

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoWilliam Osler Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationMedicineCurriculumMedical educationCore competencyPsychologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The concept of prognosis dates back to antiquity. Quantum advances in diagnostics and therapeutics have relegated this once highly valued core competency to an almost negligible role in modern medical practice. Medical curricula are devoid of teaching opportunities focused on prognosis. This void is driven by a corresponding relative dearth within physician competency frameworks. This study aims to assess the level of content related to prognosis within CanMEDS (Canadian Medical Education Directives for Specialists), a leading and prototypical physician competency framework. METHODS: A quantitative content analysis of CanMEDS competency framework was carried out to measure the extent of this deficiency. Foxit Reader 5.1 (Foxit Corporation), a keyword scanning software, was used to assess the CanMEDS 2005 framework documents of 29 physician specialties and 37 subspecialties across the seven physician roles (medical expert, communicator, collaborator, manager, health advocate, scholar, and professional). The keywords used in the search included prognosis, prognostic, prognosticate, and prognostication. RESULTS: Of the 29 specialties six (20.7%) contained at least one citation of the keyword "prognosis", and one (3.4%) contained one citation of the keyword "prognostic". Of the 37 subspecialties, sixteen (43.2%) contained at least one citation of the keyword "prognosis", and three (8.1%) contained at least one citation of the keyword "prognostic". The terms "prognosticate" and "prognostication" were completely absent from all CanMEDS 2005 documents. Overall, the combined citations for "prognosis" and "prognostic" were linked with the following competency roles: Medical Expert (80.3%), Scholar (11.5%), and Communicator (8.2%). CONCLUSIONS: Given the fundamental and foundational importance of prognosis within medical practice, it is recommended that physicians develop appropriate attitudes, skills and knowledge related to the formulation and communication of prognosis. The deficiencies within CanMEDS, demonstrated by this study, should be addressed in advance of the launch of its updated version in 2015.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,367
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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