Learning-by-Concordance for Family Physicians: Revealing its Value for Continuing Professional Development in Dermatology
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. Introduction Continuous Professional Development (CPD) is an important part of a physician's professional life. Yet, providing effective in-service training solutions is a persistent challenge for CPD planners. Methods Primary care physicians are frequently confronted with skin lesionsthey feel ill-prepared to manage. A dermatology Learning-by-concordance (LbC) online activity was developed and offered to family physicians for CPD credit. We were interested in finding out whether this online tool was suitable for CPD. Following a pilot phase, the on-line activity was launched and 45 geographically dispersed primary care physicians completed it. They participated in a telephone conference a week later with an expert to discuss outstanding questions. Evaluation was carried out by a survey that was available immediately after the last case. Results Participants found the on-line training tool user friendly and should be implemented on a larger scale. Participants found the dermatology concepts discussed allowed them to increase their knowledge and apply it to their practice. Discussion Among the strengths of LbC is that the learning task resemble those of a primary physician's daily practice. Finally, our study reveals that LbC is easily integrated in busy work schedules and thus is an effective learning solution for CPD.
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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 | 0,001 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».