National programmes for validating physician competence and fitness for practice: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore and categorise the state of existing literature for national programmes designed to affirm or establish the continuing competence of physicians. DESIGN: Scoping review. DATA SOURCES: MEDLINE, ERIC, Sociological Abstracts, web/grey literature (2000-2014). SELECTION: Included when a record described a (1) national-level physician validation system, (2) recognised as a system for affirming competence and (3) reported relevant data. DATA EXTRACTION: Using bibliographic software, title and abstracts were reviewed using an assessment matrix to ensure duplicate, paired screening. Dyads included both a methodologist and content expert on each assessment, reflective of evidence-informed best practices to decrease errors. RESULTS: 45 reports were included. Publication dates ranged from 2002 to 2014 with the majority of publications occurring in the previous six years (n=35). Country of origin--defined as that of the primary author--included the USA (N=32), the UK (N=8), Canada (N=3), Kuwait (N=1) and Australia (N=1). Three broad themes emerged from this heterogeneous data set: contemporary national programmes, contextual factors and terminological consistency. Four national physician validation systems emerged from the data: the American Board of Medical Specialties Maintenance of Certification Program, the Federation of State Medical Boards Maintenance of Licensure Program, the Canadian Revalidation Program and the UK Revalidation Program. Three contextual factors emerged as stimuli for the implementation of national validation systems: medical regulation, quality of care and professional competence. Finally, great variation among the definitions of key terms was identified. CONCLUSIONS: There is an emerging literature focusing on national physician validation systems. Four major systems have been implemented in recent years and it is anticipated that more will follow. Much of this work is descriptive, and gaps exist for the extent to which systems build on current evidence or theory. Terminology is highly variable across programmes for validating physician competence and fitness for practice.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».