Notice bibliographique
Résumé
Objective To provide scientific evidence for the establishment of medical specialist system in China by investigating the history, current situation, problems and countermeasures of medical specialties training at home and aboard. Methods The principle and theroy of evidence-based medicine were adopted. The information before Dec. 31, 2003 of Pubmed, CBM, official website, some journals, most frequently used search engines and medical monograph were systematically reviewed. Included literatures were assessed and graded according to the pre-defined criterias. Results A total of 1 319 studies (1 298 in English, 21 in Chinese) were included, among which only 6 were related to the classification of medical specialties. Based on the information from official website of USA, Canada, UK, Singapore, Australia and China (including HK and Taiwan), it showed that China has the largest number of medical specialties, followed by that of USA. In China, the number of medical specialties has more than that of the disciplines in clinical field, which was followed by resident training programs. Some specialties were duplicate, or not international standardized. Conclusions The classification of medical specialties should be developed consecutively, which comprehensively considered the international trend, characteristics of doctor training and the current situation. Specialties whose training program are well-established and developed should initiate firstly. Others will be put into practice gradually after being fully exprienced.
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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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».