GAZİ ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİNDE AKILCI İLAÇ KULLANIMI STAJININ TEMELLERİNİN ATILMASINDA ULUSLAR ARASI İŞBİRLİĞİNİN VE FARMAKOLOG-KLİNİSYEN ORTAKLIĞININ DEĞERLENDİRİLMESİ
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the manuscript is to share our experience with other faculties that are planning to start RPT training by presenting the content and the results of an education model while building the roots of Rational Pharmacotherapy clerkship for the fifth year students in Gazi University Medical School (GUMS). In that way we aim to. Before the training, GUMS has organised a 3- day workshop with Dalhousie University School of Medicine- Canada in order to determine and to inform the academic staff who are interested in RPT. Another aim of the workshop was to help both pharmacologists and clinicans to understand the importance of the subject and increase their interest to the field of RPT. 60 people from various fields attended the workshop. All attendants agreed that RPT training should take part during the undergraduate medical education. A few months later, all academic faculty who wanted to train the students also attended the “ Training of Trainers” course for 7 days. 11 clinicians from 8 different fields and 3 pharmacologists took role as a trainer during the RPT training. In this model, RPT training is repeated in 9 groups and one clinician and one pharmacologist acted as a trainer in each group. Although the notes from the workshop and the clerkship have been introduced in details in the manuscript, the feedback of the students and the trainers for the clerkship revealed that, this model gave an oppurtunity to students to work one to one with clinicians from different fields and helped clinicians to understand the scope of pharmacologists in the selection of the appropiate drugs and the importance of RPT training.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».