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Enregistrement W4390170201 · doi:10.22374/cjgim.v18i3.698

The McMaster Internal Medicine Royal College Review Course: Descriptions of a Novel Program and a Survey of Participants

2023· article· en· W4390170201 sur OpenAlexaffvenue
Kallirroi Laiya Carayannopoulos, Shivani Dadwal, Marissa Laureano, John Neary, Leslie Martin, Kimberley Lewis

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of General Internal Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensImpactQueen's UniversityTrillium Health CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyCertificationMedicineMedical educationSession (web analytics)Course evaluationAnxietyFamily medicineHigher educationManagementPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Certification exams are the final hurdle residents overcome to complete training. Despite their high-stakes nature there are few dedicated preparation resources. In response, we created the McMaster Internal Medicine Royal College Review Course and administered a survey to participants to assess the design of the course and its perceived value. Methods The course was offered as three-hour lectures hosted every one to two weeks for a total of 15 sessions. Each session was dedicated to a specific subspecialty. Following completion of the exam, we distributed a survey to participating residents. Three iterations of this course were studied between 2018-2021. Results 112/139 residents completed the survey. 92.8% of participants found the course valuable and 70.6% felt it helped to reduce exam anxiety. Most participants (78.6%) engaged with the course during the presentations and used the resources for review during independent study. Conclusion This review course presents a valuable exam preparation resource for residents. This survey demonstrated a desire for the course to continue and may present an opportunity for other residency programs to offer similar courses.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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