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Enregistrement W2324501000 · doi:10.1037/h0094985

Psychiatric rehabilitation education for physicians.

2013· article· en· W2324501000 sur OpenAlexaffabout
Abraham Rudnick, Diane Eastwood

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Rehabilitation Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialCertificationRehabilitationMental healthMedical educationNursingMedicinePsychologyPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of a rapidly spreading reform toward recovery-oriented services, mental health care systems are adopting Psychiatric/Psychosocial Rehabilitation (PSR). Accordingly, PSR education and training programs are now available and accessible. Although psychiatrists and sometimes other physicians (such as family physicians) provide important services to people with serious mental illnesses and may, therefore, need knowledge and skill in PSR, it seems that the medical profession has been slow to participate in PSR education. Based on our experience working in Canada as academic psychiatrists who are also Certified Psychiatric Rehabilitation Practitioners (CPRPs), we offer descriptions of several Canadian initiatives that involve physicians in PSR education. Multiple frameworks guide PSR education for physicians. First, guidance is provided by published PSR principles, such as the importance of self-determination (www.psrrpscanada.ca). Second, guidance is provided by adult education (andragogy) principles, emphasizing the importance of addressing attitudes in addition to knowledge and skills (Knowles, Holton, & Swanson, 2011). Third, guidance in Canada is provided by Canadian Medical Education Directives for Specialists (CanMEDS) principles, which delineate the multiple roles of physicians beyond that of medical expert (Frank, 2005) and have recently been adopted in Australia (Boyce, Spratt, Davies, & McEvoy, 2011).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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