Addressing the Future of Pain Medicine Training: Redevelopment of Post-Doctoral Training as an Even More Imperative Standard in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
Rodrigo Diez-Tafur,1,2 Victor M Silva-Ortiz,3 Carlos Guerrero-Nope,4 Juan Felipe Vargas-Silva,5 Camila Lobo,6 Fabricio Dias Assis,6 Michael E Schatman,7,8 Christopher L Robinson,9 Sudhir Diwan,10 Ricardo Plancarte-Sanchez11 1Pain Management Unit. ClÃnica Anglo americana, Lima, Perú; 2Centro MDRS: Sports, Spine & Pain Centers, Lima, Perú; 3Pain Unit, Hospital Zambrano Hellion. Monterrey, Nuevo León, México; 4Pain Management Unit. Hospital Fundación Santa Fe, Bogotá, Colombia; 5Interventional Pain Management Unit. Hospital Pablo Tolón Uribe, Medellin, Colombia; 6Singulair Pain Management Center. Campinas, Sao Paulo, Brasil; 7Department of Anesthesiology, Perioperative Care and Pain Medicine, NYU Grossman School of Medicine, New York, NY, USA; 8Department of Population Health - Division of Medical Ethics, NYU Grossman School of Medicine, New York, NY, USA; 9Department of Anesthesiology, Perioperative, and Pain Medicine, Harvard Medical School, Brigham and Womenâs Hospital, Boston, MA, USA; 10Albert Einstein College of Medicine, Bronx, NY, USA; 11Instituto Nacional de CancerologÃa - INCAN, Ciudad de México, MéxicoCorrespondence: Rodrigo Diez-Tafur, Pain Management Unit. ClÃnica Anglo americana, Avenida Emilio Cavenecia 251 of 101. Miraflores, Lima, 15073, Perú, Tel +51 937010418, Email rodrigo.dieztafur@mail.mcgill.ca
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,055 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».