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Enregistrement W2971127107 · doi:10.7759/cureus.5518

Review of Cognitive Biases in ACGME Milestones Training Assessments in Post-graduate Medical Education Programs

2019· review· en· W2971127107 sur OpenAlexaboutno aff
Doron Feinsilber, Duminda S Siripala, Katrina A Mears

Notice bibliographique

RevueCureus · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduate medical educationMedicineMedical educationSpecialtyCurriculumInternshipCertificationAccreditationHealth careFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The course of study for young physicians for post-graduate training is an exciting and life-changing opportunity, one that is filled with the relentless optimism of intellectual discovery and personal growth and development. The American Council for Graduate Medical Education (ACGME) is a non-profit private council that evaluates and accredits internship, residency, and fellowship programs. The role of the ACGME is to oversee curriculums, training environments, and specialty evaluation standards to ensure satisfactory competency leading to board eligibility and certification in the respected field of study. The ACGME has the monumental task of guiding educational standards that are designed to both protect the public welfare and further educational programs. Many educational standards are objective, such as quantitative performance on examinations, involvement in research, and involvement in systems development and quality improvement. However, key clinical performance measures are based on prior training and experience. Over the last several years, studies examining rates of abuse and discrimination during post-graduate medical training in both the United States and Canadian studies, which have reported alarmingly high rates of 50%. With the increasing utility and availability of social media, such issues have become more transparent to the public. A plethora of studies has been conducted, examining physician biases towards patients, practice changes, insurance company regulations, and evolving healthcare systems. However, a significant amount of evaluation is merited when examining individual institutional cultures and the educational environments that harbor them. We wish to examine the role of ever-evolving specialty-specific ACGME-instituted educational milestones in Internal Medicine and Opthalmology in the context of potential cognitive biases and their implementation within post-graduate training programs.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,327
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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