CERA: Clerkships Need National Curricula on Care Delivery, Awareness of Their NCC Gaps.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The Society of Teachers of Family Medicine's (STFM) National Clerkship Curriculum (NCC) was created to standardize and improve teaching of a minimum core curriculum in family medicine clerkships, promoting the Triple Aim of better care and population health at lower cost. It includes competencies all clerkships should teach and tools to support clerkship directors (CDs). This 2014 CERA survey of clerkship directors is one of several needs assessments that guide STFM's NCC Editorial Board in targeting improvements and peer-review processes. METHODS: CERA's 2014 survey of CDs was sent to all 137 CDs at US and Canadian allopathic medical schools. Primary aims included: (1) Identify curricular topics of greatest need, (2) Inventory the percent of family medicine clerkships teaching each NCC topic, and (3) Determine if longitudinal or blended clerkship have unique needs. This survey also assessed use of NCC to advocate for teaching resources and collaborate with colleagues at other institutions. RESULTS: Ninety-one percent of CDs completed the survey. Sixty-four percent reported their clerkship covers all of the NCC minimum core, but on detailed analysis, only 1% teach all topics. CDs need curricula on care delivery topics (cost-effective approach to acute care, role of family medicine in the health care system, quality/safety, and comorbid substance abuse). CONCLUSIONS: Single-question assessments overestimate the percentage of clerkships teaching all of the NCC minimum core. Clerkships need national curricula on care delivery topics and tools to help them find their curricular gaps.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».