An Innovative Approach to Remedial Continuing Medical Education, 1992???2002
Notice bibliographique
Résumé
The authors describe the process of remedial retraining programs organized and planned for Quebec physicians by the College des medecins du Quebec (CMQ) and report the outcomes of these efforts from April 1992 to March 2002. The CMQ (the Quebec medical licensing authority) developed a process to identify physicians who had shortcomings in their clinical performance, determine their educational needs, propose, in collaboration with the four medical schools in the province, personalized retraining programs (clinical training programs, tutorials, focused readings, workshops, and refresher courses), and subsequently evaluate the impact of these retraining programs. During the ten-year period reported, 305 physicians (216 family physicians and 89 specialists) were referred to the Practice Enhancement Division of the CMQ for personalized remedial retraining. The vast majority of these physicians were men (81%). The following difficulties were identified: therapeutic knowledge (37%), diagnostic knowledge (32%), record-keeping (14%), technical skills (10%), clinical judgment (5%), and communication skills (2%). A total of 329 personalized retraining programs were completed: 273 clinical training programs, 41 tutorials, and 15 focused readings. A reevaluation of all these physicians showed that 70% of the retraining programs had succeeded, 15% were partially successful and only 13% had failed. The remaining 2% involved missing data or withdrawal of physicians. The authors conclude that the collaborative CME process described has important and effective original features.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».