Remediation in Practicing Physicians: Current and Alternative Conceptualizations
Notice bibliographique
Résumé
Suboptimal performance in practicing physicians is a decades-old problem. The lack of a universally accepted definition of remediation, the paucity of research on best remediation practices, and the ongoing controversy regarding the institutional responsibility for enacting and overseeing the remediation of physicians suggest that it is not merely a difficult problem to solve but a problem that the community does not grapple with meaningfully. Undoubtedly, logistical and political considerations contribute to this state of affairs; however, other underlying conceptual issues may also play a role in the medical profession's difficulties in engaging with the challenges around remediation.Through a review of the medical education and other literatures, the authors examined current conceptualizations of both reme-diation itself and the individual being remediated, as well as how the culture of medicine influences these conceptions. The authors explored how conceptualizations of remediation and the surrounding culture might affect not only the medical community's ability to support but also its willingness to engage with physicians in need of remediation.Viewing remediation as a means of supporting practice change-rather than as a means of redressing gaps in knowledge and skill-might be a useful alternative conceptualization, providing a good place to start exploring new avenues of research. However, moving forward will require more than simply a reconceptualization of remediation; it will also necessitate a change in how the community views its struggling members and a change in the medical culture that currently positions professional autonomy as the foundational premise for individual practice improvement.
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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 | 0,031 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,083 |
| Communication savante | 0,020 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».