[A questionnaire survey of the neurology training program in Japan].
Notice bibliographique
Résumé
A questionnaire survey was performed in order to see the current trends of the neurology training program in Japan. A questionnaire was sent out to 81 neurology program directors of the medical schools and large hospitals. 72 program directors answered the questionnaires. According to the summed results, each program had an average of 37 inpatient beds, 7 teaching staffs with the neurology board certification. The program had an average of 4 residents annually, and they served as junior neurology residents for 1.8 years, and as chief residents for 1 year with 6 months of hospital consultation. 1.4 years training in the internal medicine was prerequisite for the neurology program. The training of clinical neurophysiology was done mainly by the own faculty staff in each program, but the training of neuroradiology and neuropathology varied. A quarter of the training programs had their own teaching staffs of neuroradiology and the rest of three quarters asked for training to the neuroradiology department. 32 of 72 programs had their own teaching neuropathologists and 26 programs asked the training in the pathology department and 14 programs did not have any teaching staffs of neuropathology. It seems that these numerical data are quite similar to those of the American standard of Accreditation Councils. We must still improve the real contents of the neurology training program with more capable teaching staffs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».