Characterising generalism in clinical practice: a systematic mixed studies review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Generalist physician care is associated with improved patient outcomes. Despite initiatives to promote generalism in educational settings, recruitment to generalist disciplines remains less than required to serve societal needs. Increasingly this impacts not just general practice but also generalist specialties such as internal medicine, surgery, and paediatrics. One potential factor for this deficit is a lack of explicit attention to generalism as a praxis, including clarifying key aspects of generalist expertise. AIM: To examine empirical clinical literature on generalism, and characterise how generalism is described and delivered by physicians in primary and secondary care. DESIGN & SETTING: A systematic mixed studies review (SMSR) including quantitative, qualitative, mixed-methods studies, and systematic reviews of physician generalist practice. METHOD: MEDLINE, Psycinfo, SocINDEX, Embase, Ovid HealthSTAR, Scopus, and Web of Science will be searched for English language studies from 1999 to present, using a structured search. Given study heterogeneity, quality appraisal will not be performed. Two reviewers will perform study selection for each study. Data extraction will focus on how generalism is defined and characterised, including the clinical care provided by generalists and patient experiences of generalist care. Quantitative and qualitative data will be summarised in tabular and narrative form. Convergent synthesis design will then be used to synthesise quantitative and qualitative data. CONCLUSION: Findings will characterise generalism and generalist practice from a grassroots clinical perspective. By identifying similarities and differences across generalist disciplines, this work will inform more focused educational initiatives on generalism at undergraduate and postgraduate level, including collaborations between generalist disciplines.
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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 | 0,150 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,015 |
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 ».