Ideas to Action: Using Curriculum Design to Develop a “Roadmap to Wellness” Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Physician burnout, well-being, and professional fulfillment are deeply intertwined topics that are increasingly recognized as affecting the lives of physicians, health care workers, and patients alike. The Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) mandates that all residencies address wellness within the context of residency training without providing much guidance on how to do so. Emergency Medicine organizations such as the American College of Emergency Physicians, the American Academy of Emergency Physicians, the Society for Academic Emergency Medicine, and the Council of Residency Directors of Emergency Medicine (CORD) suggest that one method to address wellness is in the form of a curriculum. Successfully developing or modifying a curriculum to work for individual residency programs can be a difficult task. Methods: The CORD Resilience Committee Wellness Curriculum Subcommittee comprised of experts in physician wellness and medical education started by conducted literature searches on terms related to burnout and wellness and searching the internet for documented wellness curricula, models and resources. Using this information and a standard curriculum development process, they created a roadmap for developing (or modifying), initiating, and evaluating a wellness curriculum. Conclusion: Wellness curricula are not a one-size-fits-all situation. Using the checklist and guidelines in this white paper, readers can individualize existing wellness curricula to help foster physician well-being.
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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 | 0,054 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».