Making the Case for History in Medical Education: Fig. 1.
Notice bibliographique
Résumé
Historians of medicine have struggled for centuries to make the case for history in medical education. They have developed many arguments about the value of historical perspective, but their efforts have faced persistent obstacles, from limited resources to curricular time constraints and skepticism about whether history actually is essential for physicians. Recent proposals have suggested that history should ally itself with the other medical humanities and make the case that together they can foster medical professionalism. We articulate a different approach and make the case for history as an essential component of medical knowledge, reasoning, and practice. History offers essential insights about the causes of disease (e.g., the non-reductionistic mechanisms needed to account for changes in the burden of disease over time), the nature of efficacy (e.g., why doctors think that their treatments work, and how have their assessments changed over time), and the contingency of medical knowledge and practice amid the social, economic, and political contexts of medicine. These are all things that physicians must know in order to be effective diagnosticians and caregivers, just as they must learn anatomy or pathophysiology. The specific arguments we make can be fit, as needed, into the prevailing language of competencies in medical education.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,035 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».