A Faculty Group Practice‐Driven Credentialing and Privileging Infrastructure in a School of Dental Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Credentialing and assigning clinical privileges are well-established practices in institutions that need to verify a clinician's ability to provide direct patient care services. The credentialing process verifies a provider's credentials to practice his or her profession, while privileging authorizes the individual to perform enumerated procedures within a specific scope of practice. All clinical faculty members at Harvard School of Dental Medicine (HSDM) practice in the Faculty Group Practice (FGP). Because of the number of practitioners in the FGP, the organization instituted a more formal process of credentialing that verifies that practitioners are not only licensed to practice, but also are competent to provide direct patient care. In contrast to other dental schools that have established similar protocols, HSDM approached the process not from the academic side, but rather from the clinical practice side, explicitly taking into account whether the FGP could accommodate another practitioner when an academic department wished to appoint a new faculty member. In doing so, we had to be careful to reconcile our educational and research needs with those of the FGP. In this article, we describe how, within this framework, we established a credentialing and privileging program in which all full- and part-time faculty members, as well as advanced graduate students, were included.
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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 | 0,030 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».