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Enregistrement W2390074615 · doi:10.1097/ceh.0000000000000015

Society for Academic Continuing Medical Education Intervention Guideline Series

2015· article· en· W2390074615 sur OpenAlexaffabout
Thomas J. Van Hoof, Rachel Grant, Joanna Sajdlowska, Mary Bell, Craig Campbell, Lois Colburn, David Davis, Todd Dorman, Michael A. Fischer, Tanya Horsley, Virginia Jacobs-Halsey, Gabrielle Kane, Constance LeBlanc, Jocelyn Lockyer, Donald E. Moore, Robert Morrow, Curtis A. Olson, Scott Reeves, Joan Sargeant, Ivan Silver, David C. Thomas, Mary G. Turco, Simon Kitto

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyGuidelineIntervention (counseling)Psychological interventionMedical educationContinuing medical educationMedicineNursingSet (abstract data type)Academic detailingContinuing educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Society for Academic Continuing Medical Education commissioned a study to clarify and, if possible, to standardize the terminology for a set of important educational interventions. In the form of a guideline, this article describes one such intervention, interprofessional education (IPE), which is a common intervention in health professions education. IPE is an opportunity for individuals of multiple professions to interact to learn together, to break down professional silos, and to achieve interprofessional learning outcomes in the service of high-value patient care. Based on a review of recent evidence and a facilitated discussion with US and Canadian experts, we describe IPE, its terminology, and other important information about the intervention. We encourage leaders and researchers to consider and to build on this guideline as they plan, implement, evaluate, and report IPE efforts. Clear and consistent use of terminology is imperative, along with complete and accurate descriptions of interventions, to improve the use and study of IPE.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0140,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,020

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,477 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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