The Education and Training of Future Physicians
Notice bibliographique
Résumé
A PHYSICIAN MUST BE ABLE TO DIAGNOSE AND TREAT patients. The clinical skills required to be successful include gathering data, differentiating important from unimportant facts, making decisions about further investigations and treatments, implementing therapy, and providing follow-up, education, and counseling. These skills cannot be learned through reading or in classrooms alone; practical experience is required. The present method of exposing physicians-intraining to practical experience involves a hierarchical team approach with graded levels of responsibility whereby the decisions of the most junior members of the team are reviewed by physicians with more experience and seniority. These practical experiences impart content knowledge and also allow trainees to become comfortable with decision making and to learn the consequences of these decisions. Although there may be better ways to train future physicians, this apprenticeship method seems to work, as evidenced by the relatively low failure rate in medical schools and training programs. Part of the apprenticeship experience also includes having members at higher levels of the hierarchy evaluate those at lower levels. As such, the supervising individuals are both coaches (instructing and assisting trainees in improving their clinical skills) and judges (responsible for performance assessment of the same trainees). In this Commentary we discuss some of the problems created by this dual role and offer potential solutions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».