Teaching and Learning of Pharmacology in Medical Schools: From Canada to Southeast Asia
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacology in the traditional medical curriculum has been treated as a discrete”preclinical”discipline indentifying itself distinctly from other preclinical sciences or clinical subjects in its knowledge base as well as learning/teaching instructions.It isusually run in series with other pre-clinical courses(e.g.,anatomy,biochemistry,physiology),but in parallel with other para-clinical courses such as pathology,microbiology and community medicine.Clinical pharmacology was only introduced relativelyrecently and was designed to overcome the perceived deficiency in”preclinical”pharmacology” especially in terms of its therapeutic relevance and application to medicine.In many universities,both preclinical and clinical pharmacology courses co-exist,usually independently and are offered by two separate,sometimes non-interacting Departments of Pharmacology and Clinical Pharmacology.In recent years,problem-based medical curricula have emerged,in varied forms,as a platform in which pharmacology is viewed as an integrated component in a holistic approach to medical education.In this problem-based learning(PBL)model,pharmacology is learned in a student-centered environment,based on a self-directed,clinically relevant and case-oriented approach,usually in a small-group tutorial format.In PBL,pharmacology is learned inconcert with other subject issues relevant to the case-problem in question,such as anatomy, physiology,pathology,microbiology,population health,and behavior science.Achange towards a PBL curriculum appears to be beneficial in better preparing the medicalstudents as life-long learners capable of coping with changes in knowledge and skills associated with the progressive and dynamic social/economic transformation in theAsia-Pacific region.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».