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Enregistrement W2768144927 · doi:10.1097/acm.0000000000001980

In Reply to Hyder

2017· letter· en· W2768144927 sur OpenAlexaffabout
Asim Alam, Jessica J. Lui, Chaim M. Bell

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)DisciplineWorkloadCohortSubject (documents)PsychologyMedical educationMedicinePolitical scienceLawManagementPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank our colleague, Sadia Hyder, for commenting on our article published in a previous issue of the journal.1 We recognize her viewpoint that our discussion did not exhaust all the possible explanations for the increased rate of discipline amongst international medical graduates (IMGs) compared with North American medical graduates. Instead, our article serves as a primer on the subject—we hope that it will lead to more research endeavors in this field of patient safety. We continue to caution all readers against assuming that our proposed hypotheses are causative. However, we would challenge the hypothesis that transition periods are an important factor in disciplinary issues among IMGs. Interestingly, we found that most physicians in our cohort were disciplined an average of 32.8 years after graduating medical school.1 In other words, these physicians were disciplined at later stages in their careers. Although definitive data are unknown, we believe that a small proportion of IMGs start to practice medicine after 30 years of graduation. In this manner, the majority of the disciplined IMGs in our cohort had more than sufficient time in which to acclimatize to Canadian laws, values, and social norms prior to their disciplinary action. While it is certainly true that a heavy workload leading to physical and cognitive exhaustion may contribute to an increased risk for discipline, we are not convinced that this is more of an issue for individuals who trained outside of Canada but, rather, one that is faced by all physicians from all types of backgrounds. Nonetheless, we agree that mentorship, teaching, and a multitude of other guidance opportunities should be available to all physicians throughout their careers to potentially mitigate the occurrence of certain types of discipline. Still, there are no data to support that these types of programs have any effect on preventing disciplinary action. The interpretation of our data is cautious because the data objectively point to a simple association: Physicians who completed medical education outside of Canada had increased rates of discipline compared with domestically trained physicians. As mentioned above, our results provide a starting point for a discussion of why this phenomenon is observed. Preventing physician discipline is of utmost importance to improve patient safety; all physicians must take ownership and focus more attention upon this topic. We welcome other colleagues, including Dr. Hyder, to conduct further research into the complexities on why our findings have occurred. Asim Alam, MDStaff anesthesiologist and transfusion medicine specialist, Department of Anesthesia, Sunnybrook Health Sciences Centre, and Department of Anesthesia, University of Toronto, Toronto, Ontario; contact at Sunnybrook Health Sciences Centre, Department of Anesthesia, 2075 Bayview Ave., Rm M3-200, Toronto, Ontario, M5G 1X5, Canada. Jessica J. Lui, MD, MScGeneral medical internist, Division of General Internal Medicine, University Health Network and Department of Medicine, University of Toronto, Ontario, Canada. Chaim M. Bell, MD, PhDDeputy physician-in-chief, Division of General Internal Medicine, Mt. Sinai Hospital and Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0290,065
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,009

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,400 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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