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Enregistrement W2560746758 · doi:10.1097/acm.0000000000001510

Teaching Today in the Practice Setting of the Future: Implementing Innovations in Graduate Medical Education

2016· article· en· W2560746758 sur OpenAlexaff
Jung G. Kim, Carl G. Morris, Paul J. Ford

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensEmployment and Social Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationMedical homeGraduate medical educationMedicineFamily medicineHealth carePaceFace-to-faceMedical educationNursingPrimary care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM: Implementing an innovation, such as offering new types of patient-physician encounters through the patient-centered medical home (PCMH) model while maintaining Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) accreditation standards (e.g., patient encounter minimums for trainees), is challenging. APPROACH: In 2009, the Group Health Family Medicine Residency (GHFMR) received an ACGME Program Experimentation and Innovation Project (PEIP) exception that redefined the minimum Family Medicine Resident Review Committee requirement to 1,400 face-to-face visits and 250 electronic visits (1 electronic visit defined as 3 secure message or telephone encounters). The authors report GHFMR residents' continuity clinic encounters, specifically volume, from 2006 through 2013 via pre- and post-PCMH implementation. They discuss the implications for leaders of high-performing practices who desire to innovate while maintaining accreditation. OUTCOMES: Post-PCMH residents had 20% more overall patient contact. The largest change in care delivery method included a large increase in secure messages between patients and residents. Pre-PCMH residents had more face-to-face encounters; however, post-PCMH residents had more contact for all types of patient care encounters (face-to-face, secure messaging, and telephone) per hour of clinic time. NEXT STEPS: The ACGME PEIP exception, allowing the incorporation of the PCMH, facilitated an increase in patient access and immersed residents in primary care innovation (namely, practicing in a PCMH model during graduate medical education training). The next steps are to assess the effect of the PCMH on resident learning and clinical outcomes and to continue residents' access to training that keeps pace with today's health care delivery needs.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,443 · 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
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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