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Enregistrement W2111069282 · doi:10.3109/0142159x.2014.970996

Systematic reviews in medical education: A practical approach: AMEE Guide 94

2014· article· en· W2111069282 sur OpenAlexaff
Richa Sharma, Morris Gordon, Shafik Dharamsi, Trevor Gibbs

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvidence-based practiceMedical educationHealth careEvidence-based medicineScientific evidenceBest evidenceSystematic reviewPsychological interventionPosition paperPsychologyMEDLINEMedicinePublic relationsEngineering ethicsNursingAlternative medicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The twentieth century saw a paradigm shift in medical education, with acceptance that 'knowledge' and 'truth' are contextual, in flux and always evolving. The twenty-first century has seen a greater explosion in computer technology leading to a massive increase in information and an ease of availability, both offering great potential to future research. However, for many decades, there have been voices within the health care system raising an alarm at the lack of evidence to support widespread clinical practice; from these voices, the concept of and need for evidence-based health-care has grown. Parallel to this development has been the emergence of evidence-based medical education; if healthcare is evidence-based, then the training of practitioners who provide this healthcare must equally be evidence-based. Evidence-based medical education involves the systematic collection, synthesis and application of all available evidence, when available, and not just the opinion of experts. This represented a seismic shift from a position of expert based consensus guidance to evidence led guidance for evolving clinical knowledge. The aim of this guide is to provide a practical approach to the development and application of a systematic review in medical education; a valid method used in this guide to seek and substantiate the effects of interventions in medical education.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,200
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,200
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,310 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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