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Enregistrement W2096749131 · doi:10.1002/chp.1340240305

Hidden curriculum in continuing medical education

2004· article· en· W2096749131 sur OpenAlexaff
Nancy L. Bennett, Jocelyn Lockyer, Karen Mann, Helen Batty, Karen Laforet, Jan‐Joost Rethans, Ivan Silver

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalCARE CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumHidden curriculumGraduation (instrument)Medical educationContinuing medical educationCertificationMedicineContinuing educationPsychologyPolitical sciencePedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In developing curricula for undergraduate and graduate medical education, educators have become increasingly aware of an interweaving of the formal, informal, and hidden curricula and their influences on the outcomes of teaching and learning. But, to date, there is little in the literature about the hidden curriculum of medical practice, which takes place after graduation and certification. This article initiates that discussion with influences of the hidden curriculum on the actions physicians take or do not take in caring for patients. Hafferty's framework of institutional policies, evaluation activities, resource-allocation decisions, and institutional slang, along with our knowledge of health services research and the continuing medical education (CME) research literature, suggests that there is a hidden and powerful curriculum that affects physician performance. Determining whether the hidden curriculum conflicts with the messages that we are delivering through formal CME (courses, clinical practice guidelines, peer review journals) may contribute to improving our impact on physician performance.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,408 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations54
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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