Educating the Next Generation of Neuromuscular and Electrodiagnostic Practitioners: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Today's neuromuscular (NM) and electrodiagnostic medicine (EDM) trainees learn very differently from those of times past. There are a variety of new tools available to them, with nearly ubiquitous access to information, technology, and social media, along with high expectations regarding immediate access to information. At the same time, they require assistance honing their reflective and critical thinking skills. Educators are encouraged to develop explicit goals of training and to consider new teaching methods such as the flipped classroom and the one-minute preceptor. Use of humor in education, when appropriate, can help with information retention and managing stress and emotion in the healthcare team. Despite inherent barriers, educators need to fail learners who do not meet expectations to benefit both learners and patients. Self-assessment examinations (SAEs) can provide very valuable feedback for both individuals and programs, as well as the field. Those who perform poorly on SAEs have a low chance of passing a subsequent certification examination. Performance on the electrodiagnostic SAE improves with increasing numbers of patient studies, not leveling out until roughly 300-400 studies have been completed; this suggests a possible benchmark for training. Poor performance on initial certification examinations is strongly correlated with the risk of subsequent state medical board disciplinary action; such individuals will want to make a special effort to stay informed and up to date. After initial certification examinations, ongoing longitudinal assessment programs can combine formative and summative assessments for both learning and certification.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».