Preparing the next generation of paediatricians: The importance of clinical informatics education
Notice bibliographique
Résumé
As healthcare becomes more reliant on technology, it is crucial that we train the next generation of paediatricians to be proficient in clinical informatics. At the Hospital for Sick Children and University of Toronto, we have developed a clinical informatics elective that aims to provide paediatric residents with the skills and knowledge they need to effectively use technology in the delivery of care. The core of the elective is a 2-week or 4-week program that includes meetings with informatics leaders at the hospital, core readings, and core deliverables. These deliverables are designed to help residents reflect on their learning about clinical informatics and its role in healthcare, and how their experiences will influence their future careers. One of the key goals of the elective is to introduce residents to the field of clinical informatics, highlighting areas of growth, quality improvement and more. The elective also covers the Epic Electronic Health Record system, including its strengths and weaknesses, and explores the role of information services (IS) and governance in clinical informatics. Additionally, residents have the opportunity to learn about the IS structure at the hospital and how clinical informatics relates to IS.
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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 | 0,018 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,010 |
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 ».