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Enregistrement W3088582139 · doi:10.1136/bjsports-2020-102102

Delphi developed syllabus for the medical specialty of sport and exercise medicine: part 2

2020· article· en· W3088582139 sur OpenAlexaff
David Humphries, Rod Jaques, H Paul Dijkstra, Irfan M. Asif, Mark E. Batt, Emin Ergen, Celeste Geertsema, Boris Gojanovic, Anca Ionescu, Dina C. Janse van Rensburg, Constance Lebrun, Margo Mountjoy, Tvisha Parikh, Diana Robinson, Robert E. Sallis, Martin Schwellnus, Padraig Sheeran

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyllabusSpecialtyDelphi methodSports medicineMedical educationMedicineCurriculumDelphiClinical governanceInternal medicineFamily medicinePsychologyPhysical therapyPolitical sciencePedagogyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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