Defining core procedure skills for Canadian family medicine training.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To create a list of core and enhanced procedures suitable for family medicine training. DESIGN: Mailed or e-mailed survey using a Delphi technique. SETTING: Randomly selected family physician practices across Canada. PARTICIPANTS: Family physicians from urban, small-town, and rural practice locations and academic family physicians. All were experienced family physicians with from 3 to 36 years in practice. INTERVENTIONS: Participant physicians were asked to rate each of 158 procedures as to whether they would expect a graduate from a Canadian family practice training program to have learned and be capable of performing that procedure in their own community. In a second survey, participants were asked to verify the core and enhanced procedures lists produced from the first survey. MAIN OUTCOME MEASURES: Physicians' opinions about a comprehensive list of skills. RESULTS: Twenty-two physicians responded to the first survey (92% response rate) and 14 to the second (58% response rate). Sixty-five core procedures and 15 enhanced procedures were identified in the surveys. More procedures were ranked on the core list and were performed by rural and small-town physicians than by urban physicians. Physicians' agreement with placement of procedures on the core list ranged from 55% to 100% and of procedures on the enhanced list from 50% to 64%. Fifty-five of the procedures on the core list had agreement from more than 70% of participants. CONCLUSION: Procedure lists represent the opinions of Canadian family physicians about the importance of specific procedure skills for new family physicians in their communities. Procedure lists will be helpful for family medicine training programs to evaluate and refine their teaching of procedure skills.
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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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».