MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2034318991 · doi:10.1300/j013v37n04_05

Women Teaching Women's Health: Issues in the Establishment of a Clinical Teaching Associate Program for the Well Woman Check

2003· article· en· W2034318991 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn Robertson, Kelsey Hegarty, Vivienne O’Connor, Jane Gunn

Notice bibliographique

RevueWomen & Health · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationFamily medicinePsychologyMedicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of screening programs for cervical cancer would be increased with the greater participation of currently underscreened women. Training for medical students and doctors in the fine technical and communication skills required in breast and gynaecological examinations would improve participation by increasing the confidence and skill of doctors in raising the issue of screening, thereby making the examination a more positive experience for women. Gynaecology Teaching Associate (GTA) programs, using specially trained standardized patients, have been used in over 90% of American and Canadian medical schools for more than ten years to provide such training. Australia has been slow to adopt this teaching method. A Clinical Teaching Associates in Gynaecology program (CTA) was first established in 1996 by the Department of Obstetrics and Gynaecology at the University of Queensland, building on the Pap test program from Adelaide. Other medical schools subsequently introduced such programs and in 2000, the Department of General Practice, University of Melbourne, established a CTA program based on the Queensland program, with a grant from PapScreen Victoria. This paper describes the methods of recruitment and training of CTAs, use of CTAs in the medical course, preliminary evaluation, and ethical and other issues in the Melbourne and Queensland University programs.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeQualitatif
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

Citations27
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWomen & HealthMême sujetGender Roles and Identity StudiesTravaux en français237 207