Parallels between neurologist training in Brazil and in other countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Neurology training involves practice in infirmaries and outpatient clinics in several subspecialties, as well as training in procedures and examinations. The analysis of Medical Residency Programs (MRPs) in Neurology in other countries is important to identify points of contrast and similarities as a way to keep the national training equivalent to other countries. Objectives: To analyze the duration and characteristics of the training of neurology physicians in Brazil and other countries. Methods: Cross-sectional study by active search on official web pages of governments and organizations/entities representing neurologists from 12 countries: Australia, Portugal, Italy, Greece, India, USA, Canada, Puerto Rico, Argentina, Chile, Uruguay, and Colombia. Information was obtained on the duration of medical school and residency, as well as the characteristics of this. Results: The duration of medical school was 4 to 7 years (median: 6; IIQ: 0.5). Duration in neurology was 3 to 6 years (median: 4; IIQ:1). Developed countries have a median duration of residency of 4.83 years ± 0.68 years, whereas in developing countries it was 3.66 ±0.47 years. Regarding access, 25% of the countries require a prerequisite. Regarding rotations, those present in most of the programs studied were: neurology outpatient clinic (100%), neuroradiology (83%), neuropediatrics (75%) clinical medicine (58%), psychiatry (58%). Conclusion: We identified differences in the standardization of PRM in Neurology among the countries studied. The duration of Brazilian residency is below the average of the other countries studied, but it includes the required rotations in developed countries.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle