Using a Web-based system to monitor practice profiles in primary care residency training.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the use of Web-based resident practice profiles (RPPs) as a means of tracking the clinical experiences of residents to ensure an adequate educational experience. DESIGN: Quantitative analysis of recorded patient encounters with residents. SETTING: The Department of Family and Community Medicine at St Michael's Hospital in Toronto, Ont. PARTICIPANTS: Twenty-seven residents enrolled in the department's training program between July 1, 2006, and June 30, 2007. MAIN OUTCOME MEASURES: The clinical experiences of residents with respect to patient demographic information, procedures performed, and diagnoses. Resident data were stratified by age, sex, training status, and source of medical degree, and RPPs were compared with patient profiles of physicians at the study site, at the university, and in provincial practices. RESULTS: A total of 9108 patient visits were recorded by the 27 residents during the academic year. Patient visit characteristics were very similar across all the resident variables except with respect to sex. The top 8 diagnoses encountered by residents were very similar to those of the comparison groups; anxiety or neurosis was the most common problem. Injections and Papanicolaou smears were the most common procedures, with 17.9 and 11.6 procedures, respectively, performed on average per resident during the study period. CONCLUSION: The RPP is an excellent Web-based tool to capture the clinical experience of postgraduate trainees. The practice profiles of the resident group were very similar to those of physicians in the study site, the university, and the province, demonstrating that common diagnoses made in practice correlate well with the clinical experience in residency.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».