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Enregistrement W2520674133 · doi:10.1080/14739879.2016.1218798

Use of WONCA global standards to evaluate family medicine postgraduate education for curriculum development and review in Nepal and Myanmar

2016· article· en· W2520674133 sur OpenAlexaff
Christine Gibson, Farah Ladak, Ashis Shrestha, Bharat Kumar Yadav, Kyaw Thu, Tin Tin Aye

Notice bibliographique

RevueEducation for Primary Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical educationMedicineProcess (computing)Primary careTraining (meteorology)Family medicinePsychologyNursingPedagogyComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Family medicine is an integral part of primary care within health systems. Globally, training programmes exhibit a great degree of variability in content and skill acquisition. While this may in part reflect the needs of a given setting, there exists standard criteria that all family medicine programmes should consider core activities. WONCA has provided an open-access list of standards that their expert community considers essential for family medicine (GP) post-graduate training. Evaluation of developing or existing training programmes using these standards can provide insight into the degree of variability, gaps within programmes and equally as important, gaps within recommendations. In collaboration with the host institution, two family medicine programmes in Nepal and Myanmar were evaluated based on WONCA global standards. The results of the evaluation demonstrated that such a process can allow for critical review of curriculum in various stages of development and evaluation. The implications of reviewing training programmes according to WONCA standards can lead to enhanced training world-wide and standardisation of training for post-graduate family medicine.

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)0,372
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,515
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3720,515
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0530,033
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,357 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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