Disaster medicine education for physicians: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Events such as September 11, 2001, the 2005 tsunami in southeast Asia, and hurricane Katrina in the United States have emphasized the necessity for disaster medicine education in medical schools internationally. Society expects that physicians will be capable of planning for and managing the consequences to mankind of natural and man‐made disasters. Objective: The purpose of this systematic review was to examine articles related to disaster medicine in indexed peer‐reviewed journals, describing courses for medical students, physicians and medical military, before and after September 11, 2001. Method: This was a systematic review, from 1985 to 2006, in the English language, of four bibliographic databases (ERIC, MEDLINE, Embase, and Healthstar). Methodological quality assessment of courses described in the included articles was completed using the Learning Outcomes Inventory (LOI), which was developed to assess four key components for managing medical education: course objectives, course content, evaluation process, and target audience. Results: The initial search yielded 7595 research titles. With increasing specificity in inclusion and exclusion criteria, 54 articles (34 qualitative/20 quantitative) were retained, with 26 published before September 11, 2001 and 28 after. All articles were evaluated against the criteria from the LOI, resulting in 25 articles graded as weak, 25 as moderate, and 4 as strong. Conclusion: The body of knowledge in indexed peer‐reviewed journals concerning disaster medicine curriculum was limited in quantity and quality before September 11, 2001, but has improved dramatically since. This increase in quality and quantity of published articles is promising in view of the plethora of web‐based reports describing disaster medicine courses that have not been indexed or peer‐reviewed.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».