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Enregistrement W3035627608 · doi:10.30770/2572-1852-102.1.16

Medical Regulation

2016· article· en· W3035627608 sur OpenAlexaboutno aff
Carrie Ho Kwan Yam, Siân Griffiths, S. Liu, Eliza Lai‐Yi Wong, Vincent CH Chung, Eng‐Kiong Yeoh

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Regulation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationGeneral partnershipGovernment (linguistics)TypologyHealth carePublic relationsChinaPolitical sciencePublic administrationEconomic growthBusinessSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The licensing and regulation of physicians is an important topic worldwide and is often tied to discussions in various countries of health care system reform. We conducted a review of current practices for regulating physicians as a key group of health care professionals in eight jurisdictions in Asia and other parts of the world in order to draw implications for the development of future regulatory policies in Hong Kong. Jurisdictions studied included Australia, Canada, China, Malaysia, New Zealand, Singapore, the United Kingdom and the United States. A literature search, supplemented by interviews, was conducted. In analyzing information gathered about global regulatory systems, we used a framework for comparing regulatory typology, developed by the RAND Europe research institute. Our review found that the jurisdictions studied exhibited both similarities and differences in terms of how physicians are regulated and by whom. As a result of our search, we were able to identify 10 key trends in international medical regulation of importance to Hong Kong as it considers reforms to its health care system overall:Changes in medical regulation are seen as a way of improving the quality of patient care.Reform of medical regulation often requires government legislation.The creation of common principles for policies, structures and the organization of regulation between professions is an emerging practice.The involvement of lay people on boards and in inquiries is increasingly common.Medical regulation is moving away from models of self-regulation and toward regulatory models that emphasize partnership between professions and the public, physicians and patients.Health care providers and institutional regulators play complementary roles in medical regulation.Regulation impacts the quality of care — not just the detection and remediation of poor performance.Investigatory and disciplinary functions are increasingly separated and organized independently of each other.Continuous Professional Development (CPD) is compulsory for physicians in many jurisdictions.Overseas medical graduates are admitted into practice in different ways from country to country.These trends are important for regulators in all countries to note as they assess the basic structure and effectiveness of their own medical regulatory systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,025

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,396 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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