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 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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».