Where to now after a learning and educational needs analysis of Fellows of the Australasian College for Emergency Medicine?
Notice bibliographique
Résumé
A six-article series by Dent et al. in the February, this and subsequent Emergency Medicine Australasia issues describes results from a global learning and educational needs analysis of Fellows of the Australasian College for Emergency Medicine (FACEM) continuing professional development (CPD).[1][2][3][4][5][6] Only one previous published emergency physician (EP) learning needs analysis was identified that specifically addressed procedures.7 The Australasian College for Emergency Medicine (ACEM), its Maintenance of Professional Standards (MOPS) committee and the authors should be congratulated on initiating and completing such an important undertaking at this critical stage of ACEM development.Part of this undertaking was to progress a professional development course for FACEMs, now known as the Advanced Complex Medical Emergencies (ACME) course, which has run successfully in a number of simulation centres.Recently, the Australian Medical Council (AMC) accredited ACEM for at least 6 years as a professional medical college.ACEM was commended for 'The College's MOPS program, which is well developed, available online and easy to complete, and has a high rate of compliance by fellows with program requirements'.Recommendations by the AMC were that the ACEM: (i) 'Develop an approach to competency testing of procedural skills for fellows, using simulation where possible'; and (ii) 'In considering the issue of retraining, develop a policy that can be used to guide retraining or remediation of fellows, should this need arise'.
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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 | 0,012 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».