Delphi developed syllabus for the medical specialty of sport and exercise medicine: part 2
Notice bibliographique
Résumé
Training in the medical specialty of sport and exercise medicine (SEM) is available in many, but not all countries. In 2015, an independent Delphi group, the International Syllabus in Sport and Exercise Medicine Group (ISSEMG), was formed to create a basic syllabus for this medical specialty. The group provided the first part of this syllabus, by identifying 11 domains and a total of 80 general learning areas for the specialty, in December 2017. The next step in this process, and the aim of this paper was to determine the specific learning areas for each of the 80 general learning areas. A group of 26 physicians with a range of primary medical specialty qualifications including, Sport and Exercise Medicine, Family Medicine, Internal Medicine, Cardiology, Rheumatology and Anaesthetics were invited to participate in a multiple round online Delphi study to develop specific learning areas for each of the previously published general learning areas. All invitees have extensive clinical experience in the broader sports medicine field, and in one or more components of sports medicine governance at national and/or international level. SEM, Family Medicine, Internal Medicine, Cardiology, Rheumatology and Anaesthetics were invited to participate in a multiple round online Delphi study to develop specific learning areas for each of the previously published general learning areas. All invitees have extensive clinical experience in the broader sports medicine field, and in one or more components of sports medicine governance at national and/or international level. The hierarchical syllabus developed by the ISSEMG provides a useful resource in the planning, development and delivery of specialist training programmes in the medical specialty of SEM.
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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 | 0,052 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».