Europe‐Wide Survey of Teaching in Geriatric Medicine
Notice bibliographique
Résumé
By 2050, the European population of 720 million will include 187 million (one quarter) octogenarians. Although living longer is a true privilege, care for the graying population suffering from chronic and disabling diseases will raise enormous challenges to healthcare systems and geriatric education. Are European countries ready to cope with these challenges? An extensive 2006 survey of geriatric education in thirty-one of 33 European countries testifies that geriatrics is a recognized medical specialty in 16 countries and a subspecialty in nine of them. Six European countries have an established chair of geriatric medicine in each of their medical schools. Undergraduate teaching activities are organized in 25 of the surveyed countries and postgraduate teaching in 22 countries under the leadership of geriatricians (n=16) or general internists (n=6). A comparison with data collected in the 1990s shows important progresses: the number of established chairs increased by 45%, the undergraduate and postgraduate teaching activities increased respectively by 23% and 19%. However, these changes are very heterogeneously organized from country to country and within each country. In most European countries, there remains a huge need for reinforcing and harmonizing geriatric teaching activities to prepare the next generation of medical doctors to address the projected increase in chronic and disabled older patients. Several different innovative strategies are proposed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».