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Enregistrement W4280603587 · doi:10.30770/2572-1852-108.1.4

Letters to the Editor

2022· article· en· W4280603587 sur OpenAlexaboutno aff
Barbara S. Schneidman

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Regulation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelegateLicenseHealth carePsychologyAuditResistance (ecology)Medical educationMedicineFamily medicinePolitical scienceManagementComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I want to thank the Journal and the authors for two excellent articles outlining the issues surrounding senior physician competency and the potential problems assessing fitness to practice (JMR Vol. 107 #2). As former chair and delegate for the AMA Senior Physicians Section I was very involved in the AMA’s effort several years ago that looked at the development of guiding principles and possible recommendations for late career physicians. Screening senior physicians would only be possible if cost effective and did not appear punitive, but unfortunately, there is much cultural resistance to externally derived assessment approaches in the United States. Other countries, such as Canada or Australia, have licensing systems that promote universal screening, but with our state-based system, it would be difficult to implement. I agree with Drs. Bundy and Williams that age alone is not sufficient, that cognitive and physical health both need to be taken into consideration. I have long been an advocate of having some sort of attestation at time of license re-registration — but having it provided by the physician’s personal primary care physician, not the individual physician, as self-reporting is not always reliable. This would accomplish two things: establishment of a primary care physician early in a physician’s career, as well as providing some assurance to the public and the licensing board that the physician is fit to practice. I fully realize that implementation of this would probably be difficult for some boards, but it would also eliminate the need for audits.More research is needed, since senior physicians comprise a growing percentage of the U.S. physician workforce and we need to have systems in place that avoid unnecessary reductions in workforce. I look forward to comments from others.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0150,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,043

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2022
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