How do we educate the next generation of emergency physicians: RCEM 50
Notice bibliographique
Résumé
> ‘The great aim of education is not knowledge but action.’ H. Spencer The training needs of the next generation are based on the needs of the population they serve.1 These are the basis for curricula and each developed Emergency Medicine (EM) system has one. There is a move away from training based on time served or a list of EM presentations to be covered to one based on generic capabilities and defined activities that an EM clinician will have to do at work. This is happening in Australasian, Canadian and now UK EM education. Generic competences for EM training has been described by FACEM in Australia in a curriculum framework.2 The Canadian Association of Emergency Physicians are changing their curriculum design as part of a national move to Competency-Based Medical Education (CBME).3 They have had a national generic framework of competence, Can MEDS, against which doctors in postgraduate training have been evaluated since 2005.4 In their new CBME programme, doctors will be adjudged competent in key activities of practice, in which they will demonstrate they meet Can MEDS competencies, before they can move on to the next stage of training. These activities are those that an EM clinician will have to be able deliver independently to complete training. Such activities have been described as Entrustable Professional Activities (EPAs)—‘Professional activities that together constitute the mass of critical elements that operationally define a profession’.5 In 2017, the UK General Medical Council (GMC), in its guidance for curriculum design, has incorporated the need for all UK medical training programmes to include Generic Professional Capabilities (GPCs) and that these are introduced across all specialties by 2020.6 The GMC state: > ‘The primary purpose of GPCs is to describe the fundamental, career-long, generic capabilities required to develop and maintain key …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».