Engaging residents to choose wisely: Resident Doctors of Canada resource stewardship recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Resident doctors are integral to healthcare delivery in Canada. Engaging residents in resource stewardship is important for professional development, but also as they are drivers of healthcare resource use. To date, no national resident-specific resource stewardship guideline has been developed. Resident Doctors of Canada (RDoC) in collaboration with Choosing Wisely Canada (CWC) sought to develop an evidence-informed, consensus-based list of five recommendations to promote resource stewardship. METHODS: RDoC convened a taskforce with diverse geographic and specialty representation to develop candidate recommendations targeting resident resource stewardship behaviours using a consensus-based process, supported by a literature review. Residents across the country provided feedback on the candidate recommendations via an online questionnaire. The taskforce used this feedback to finalize the list. RESULTS: The taskforce prepared 28 candidate recommendations for consideration. A detailed literature review and consensus process narrowed this list to 12 candidate recommendations for consultation. A total of 754 residents (754/10,068 residents = 7.5%) representing all provinces and levels of residency training reviewed and ranked the candidate recommendations. The highest-ranked recommendations comprised the final list. CONCLUSION: Resident doctors are willing and able to demonstrate leadership in advancing resource stewardship by the development of a national resident-specific list of Choosing Wisely Canada recommendations.
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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 | 0,018 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».