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Enregistrement W3160005136 · doi:10.46747/cfp.6705357

Assessing undergraduate medical education through a generalist lens

2021· review· en· W3160005136 sur OpenAlexafffundvenueabout
Melissa Nutik, Nicole N. Woods, Azadeh Moaveni, J.A. Owen, Jared Gleberzon, Ruby Alvi, Risa Freeman

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensDystonia Medical Research Foundation CanadaCollege of Family Physicians of CanadaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkThe Wilson CentreSinai Health System
Organismes subventionnairesDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of Toronto
Mots-clésAccreditationCurriculumGeneralist and specialist speciesMedical educationUndergraduate educationMedicinePedagogyPsychologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM BEING ADDRESSED: Medical schools aim to integrate the values of generalism into their undergraduate programs. However, currently no program has been described to measure the degree to which formal curricular materials represent generalist principles. OBJECTIVE OF PROGRAM: To quantify the generalism principles present in undergraduate medical education learning materials and to provide recommendations to enhance generalism content. PROGRAM DESCRIPTION: A review of the literature and accreditation documents was conducted to identify key elements of medical generalism. An evidence-informed tool, the Toronto Generalism Assessment Tool, was developed and applied to the new preclerkship undergraduate cases at the University of Toronto in Ontario. The findings regarding the presence of generalism principles and recommendations to enhance generalism content were provided to case developers. The recommendations were valued and were incorporated into subsequent iterations of the cases. CONCLUSION: This is the first report of a successful evidence-informed program to assess the degree of generalism reflected in undergraduate medical education curricular documents. This program can be used by other institutions wishing to review their curricula through a generalist lens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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