Characteristics of Physicians Referred for a Competence Assessment: A Comparison of State Medical Board and Hospital Referred Physicians
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
ABSTRACT This study compares key characteristics and performance of physicians referred to a clinical competence assessment and education program by state medical boards (boards) and hospitals. Physicians referred by boards (400) and by hospitals (102) completed a CPEP clinical competence assessment between July 2002 and June 2010. Key characteristics, self-reported specialty, and average performance rating for each group are reported and compared. Results show that, compared with hospital-referred physicians, board-referred physicians were more likely to be male (75.5% versus 88.3%), older (average age 54.1 versus 50.3 years), and less likely to be currently specialty board certified (80.4% versus 61.8%). On a scale of 1 (best) to 4 (worst), average performance was 2.62 for board referrals and 2.36 for hospital referrals. There were no significant differences between board and hospital referrals in the percentage of physicians who graduated from U.S. and Canadian medical schools. The most common specialties referred differed for boards and hospitals. Conclusion: Characteristics of physicians referred to a clinical competence program by boards and hospitals differ in important respects. The authors consider the potential reasons for these differences and whether boards and hospitals are dealing with different subsets of physicians with different types of performance problems. Further study is warranted.
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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