P.101 Case-oriented needs assessment for professional development in an academic neurology centre
Notice bibliographique
Résumé
Background: Needs assessment is a cornerstone of designing programs for continuing professional development (CPD). However, typical needs assessment surveys often yield non-specific information insufficient to guide professional development programming decisions. Methods: A survey was distributed to Neurologists practicing in city of Calgary. A stimulated-recall method was used to generate specific case-oriented clinical questions and 5-point Likert scales were used to rate specific topics across the CanMEDS competency framework and CPD preferences. Results: A total of 48 surveys were distributed, with a response rate of 62.5%. Most respondents were subspecialists in Neurology (87%) in practice for less than 15 years (71%). Most used local neuroscience (97%) rounds as source for CPD. Respondents reported a need to address specific questions relating to the following topics: Acute stroke (54%), non-acute stroke (45%) and epilepsy (50%). For example, physicians identified that they wanted to learn more about when to reinitiate anticoagulation following ischemic stroke, or which choice of anti-epileptic for various seizure presentations. Specific medical content was rated highly disproportionately to other physician competencies such as communication or management skills. Conclusions: Our survey elicited detailed learning gaps from academic neurologists and identified a disconnect in interest in topics related to medical content compared to other important physician competencies.
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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 | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».