Systematic Online Academic Resource (<scp>SOAR</scp>) Review: Renal and Genitourinary
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Online resources for emergency medicine (EM) trainees and physicians have variable quality and inconsistent coverage of core topics. In this first entry of the Society for Academic Emergency Medicine Systematic Online Academic Resource (SOAR) series, we describe the application of a systematic methodology to comprehensively identify, collate, and curate online content for topic-specific modules. METHODS: A list of module topics and related terms was generated from the American Board of Emergency Medicine's Model of the Clinical Practice of Emergency Medicine. The authors selected "renal and genitourinary" for the first module, which contained 35 terms; all MeSH headers and colloquial synonyms related to the topic and related terms were searched both within the 100 most impactful online educational websites per the Social Media Index and the FOAMsearch.net search engine. Duplicate entries, journal articles, images, and archives were excluded. The quality of each article was rated using the revised METRIQ (rMETRIQ) score. RESULTS: The search yielded 13,058 online resources. After 12,717 items were excluded, 341 underwent quality assessment. All renal/genitourinary topics were covered by at least one resource. The median rMETRIQ score was 11 of 21 (interquartile range = 8-14). Calculus of urinary tract was most prominently featured with 60 posts. Thirty-four posts (10% of full-text screened FOAM articles) covering 12 core topics were identified as high quality (rMETRIQ ≥ 16). CONCLUSIONS: We demonstrated the feasibility of systematically identifying and curating FOAM resources for a specific EM topic and identified an overrepresentation of some subtopics. This curated list of resources may guide trainees, teacher recommendations, and resource producers. Further entries in the series will address other topics relevant to EM.
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.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle