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Enregistrement W4400036852 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.9022

Formation and evaluation of the ASCO medical education community of practice (Med Ed CoP).

2024· article· en· W4400036852 sur OpenAlexaff
Sam Brondfield, Rami Manochakian, Katherine Walsh, Maria Q. Baggstrom, Elizabeth Henry, Aparna R. Parikh, Deepa Rangachari, Maura Barry, Jennifer Gao, Meredith Giuliani, Annie Im, Kristen A. Marrone, Mairéad G. McNamara, Martina Murphy, Lori J. Rosenstein, Brian Russell, Jennifer F. Tseng, Jennifer E. Schwartz

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCommunity practiceCommunity of practiceClinical PracticeFamily medicineMedical practiceMedical educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

9022 Background: High quality education is crucial for hematology/oncology (H/O) training and lifelong learning. However, H/O has historically prioritized clinical and research careers over medical education careers. Consequently, few programs support H/O educators. A CoP is a group that shares “a concern or passion for something they do and learn how to do it better as they interact regularly.” We formed the ASCO Med Ed CoP in 2021 to provide a collaborative network and professional development venue for H/O educators. Methods: Following a published framework for developing a global health professions educator community (Establish-Grow-Sustain), we (ASCO Education Scholars Program graduates) developed CoP mission and vision statements and a leadership structure (Establish), formed committees and projects (Grow), and gathered at the ASCO Annual Meeting and via virtual Town Halls (Sustain). In 2023, we collected demographics and evaluated the CoP using a logic model focused on inputs, activities, outputs, and impact. Results: As of December 2023, the CoP includes 238 members from 143 institutions (38 [27%] non-U.S.): 207 (87%) ASCO members; 127 (53%) women, 106 (45%) men, 5 (2%) no response (NR); 111 (47%) White, 88 (37%) Asian/Pacific Islander, 27 (11%) Latinx/Hispanic, 12 (5%) Black/African-American, 8 (3%) Middle Eastern, 1 (0.4%) African, 16 (7%) NR; 146 (61%) hematologist/oncologists, 68 (29%) trainees, 6 (3%) radiation oncologists, 3 (1%) surgical oncologists, and 15 (6%) other professionals. The logic model is displayed (Table). Conclusions: The CoP has had an impact on its members, ASCO, and beyond and continues to grow and sustain itself by recruiting broadly, driving projects forward, and making structural adjustments for long-term sustainability. Upcoming projects include providing more educational resources and measuring outcomes such as changes in members’ knowledge, skills, and attitudes. Membership diversity continues to be a challenge and a priority. [Table: see text]

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)0,132
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,178
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1320,178
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,625
Écart entre enseignants0,425 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
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