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Enregistrement W4410417636 · doi:10.1002/jhm.70042

The core competencies in hospital medicine: Procedures 2025 update

2025· article· en· W4410417636 sur OpenAlexaff
Satyen Nichani, Megan Brooks, Christine Bryson, Nick Fitterman, Meltiady Issa, Michael Lukela, Nick Marzano, Kelly Sopko, Joseph R. Sweigart

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensGeorgetown Hospital
Organismes subventionnairesSociety of Hospital Medicine
Mots-clésMedicineHospital medicinePsychological interventionMEDLINEThoracentesisCompetence (human resources)Core competencyMedical educationNursingFamily medicineSurgeryPleural effusion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents an updated framework from the Society of Hospital Medicine for individual learning objectives related to key procedures in hospital medicine. Building upon the 2017 framework, these objectives have been revised to reflect evolving clinical evidence, advancements, and shifts in hospital medicine practice patterns. The methodology included a comprehensive literature review, expert consensus panels, and feedback from practicing hospitalists across diverse clinical settings. The updated learning objectives address procedural competencies for the most common interventions in hospital medicine, including arthrocentesis, emergency procedures, interpretation of chest radiographs and electrocardiograms, lumbar puncture, paracentesis, thoracentesis, and vascular access. These revised learning objectives provide a framework to guide curricular development, continuing medical education, and hospital medicine practitioners in developing and maintaining procedural competence essential for high-quality inpatient care.

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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,293 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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