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Enregistrement W4376642763 · doi:10.46747/cfp.6905330

Snapshot of family medicine around the world

2023· article· en· W4376642763 sur OpenAlexafffundvenueabout
Neil Arya, Michael Geurguis, Celine Vereecken-Smith, David Ponka

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoWilfrid Laurier UniversityMcMaster UniversityCollege of Family Physicians of CanadaPublic Health OntarioBalsillie School of International AffairsCentre for Family MedicineWestern University
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésFamily medicineMedicineHealth careMedical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop an interactive, living map of family medicine training and practice; and to appreciate the role of family medicine within, and its effect on, health systems across the world. COMPOSITION OF THE COMMITTEE: A subgroup of the College of Family Physicians of Canada's Besrour Centre for Global Family Medicine developed connections with selected international colleagues with expertise in international family medicine practice and teaching, health systems, and capacity building to map family medicine globally. In 2022, this group received support from the Foundation for Advancing Family Medicine's Trailblazers initiative to advance this work. METHODS: In 2018 groups of Wilfrid Laurier University (Waterloo, Ont) students conducted broad searches of relevant articles about family medicine in different regions and countries around the world; they conducted focused interviews and then synthesized and verified information, developing a database of family medicine training and practice around the world. Outcome measures were age of family medicine training programs and duration and type of family medicine postgraduate training. REPORT: now has up-to-date country-level data on family medicine practice around the world. This publicly available information will allow such data to be correlated together with health system outputs and outcomes and will be updated as necessary through a wiki-type process. While Canada and the United States only have residency training, countries such as India have master's or fellowship programs, in part accounting for the complexity of the discipline. The maps also identify where family medicine training does not yet exist. CONCLUSION: Mapping family medicine around the world will allow researchers, policy makers, and health care workers to have an accurate picture of family medicine and its impact using relevant, up-to-date information. The group's next aim is to develop data on parameters by which performance in various domains can be measured across settings and to display these in an accessible form.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,291 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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