Disaster medicine education in Canadian medical schools before and after September 11, 2001.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe disaster medicine (DM) education in 16 Canadian medical schools before and after September 11, 2001 (9/11). METHODS: Email invitations and reminders to complete an Internet-based survey were sent to 48 undergraduate and fellowship representatives. RESULTS: A total of 24 responses were received from 15 of the 16 Canadian medical schools in operation at the time of the study, representing 10 undergraduate and 14 fellowship programs. Prior to 9/11, 22 programs at 9 schools taught DM compared with 14 programs post 9/11, a reduction of 37%. Six schools reported no DM teaching before 9/11; 7 reported no DM instruction after that date. Respondents from 12 schools felt that DM should be taught at the undergraduate level, and 9 of the 12 felt it should be included as core content. Respondents from all 15 responding schools felt that DM should be included as core content at the fellowship level. Twenty-two respondents (92%) indicated a belief that the public expects physicians to be prepared to deal with the consequences of disasters. The most frequently taught topics were emergency medical services and disasters, disaster management, hospital disaster planning, and bioterrorism. CONCLUSION: Despite support for DM instruction and increases in terrorism and global disasters, 46% of the responding medical schools do not teach this topic and there has been a downward trend in this regard since 9/11.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».