Medical-ethics teaching in Canadian physical medicine and rehabilitation residency training programs.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical-ethics education is a required component of all Royal College residency training programs in Canada. There have been no studies to determine how and to what extent this teaching is done in physical medicine and rehabilitation training programs. OBJECTIVE: To assess the state of medical-ethics teaching in Canadian physical medicine and rehabilitation residency training programs. METHODS: A six-question survey was faxed to the program directors of the 10 physiatry residency training programs in Canada. We asked whether medical-ethics teaching is being done, who is doing the teaching, which pedagogic methods is used, how many hours are dedicated to the topic, which topics are taught, and what evaluation method is used. RESULTS: The response rate was 90 per cent. The study confirmed that medical-ethics teaching is done in all Canadian physiatry training programs. However, the person doing the teaching, the number of hours allocated to ethics education, the pedagogic method used, and the topics being taught vary from program to program. CONCLUSION: Although medical-ethics teaching is done in all programs, there is a need for more standardization in the curriculum and in evaluation. The curriculum should focus on ethical issues that are most likely to be encountered in daily physiatric practice. Small-group, case-based teaching should be used for maximum effectiveness. Whenever possible, teaching should be done by a physiatrist.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».