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Enregistrement W2132475123 · doi:10.1097/acm.0b013e318294fd29

Advancing Faculty Development in Medical Education

2013· review· en· W2132475123 sur OpenAlexaff
Karen Leslie, Lindsay Baker, Eileen Egan‐Lee, Martina Esdaile, Scott Reeves

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLScope (computer science)Medical educationMEDLINEScholarshipData collectionProgram evaluationPsychologyComputer scienceMedicinePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To (1) provide a detailed account of the nature and scope of faculty development (FD) programs in medical education, (2) assess the quality of FD studies, and (3) identify in what areas and through what means future research can purposefully build on existing knowledge. METHOD: The authors searched MEDLINE, CINAHL, and ERIC for articles reporting evaluations of FD initiatives published between 1989 and 2010. They applied standard systematic review procedures for sifting abstracts, scrutinizing full texts, and abstracting data, including program characteristics, evaluation methods, and outcomes. They used a modified Kirkpatrick model to guide their data abstraction. RESULTS: The authors included 22 articles reporting on 21 studies in their review. The most common program characteristics included a series/longitudinal format, intended for individuals, and offered to physicians only. Although the most common aim was to improve teaching effectiveness, several programs had multiple aims, including scholarship and leadership. Program evaluation focused on quantitative approaches. A number of studies employed longitudinal designs and included some follow-up component. Surveys were the most popular data collection method, participants the most common data source, and self-reported behavior changes the most commonly reported outcome. CONCLUSIONS: Although the authors' findings showed some recent expansion in the scope of the FD literature, they also highlighted areas that require further focus and growth. Future research should employ more rigorous evaluation methods, explore the role of interprofessional teams and communities of practice in the workplace, and address how different organizational and contextual factors shape the success of FD programs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,409 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations258
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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