MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6977463823 · doi:10.6084/m9.figshare.5368924.v1

A survey of Canadian interprofessional student-run free clinics

2017· article· en· W6977463823 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrengths and weaknessesHealth careLiabilityScope of practiceScope (computer science)PreceptorMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Student-run free clinics (SRFCs) have existed in Canada since 1971, providing interprofessional healthcare to underserved populations. SRFCs are seen as vehicles for socially accountable health professional education. Literature on how Canadian SRFC function is lacking. Web-based surveys were sent to student leaders from Canadian SRFCs regarding their 2014 activities. All six fully-functioning SRFCs responded reporting on the following: services provided, professions involved, governing structure, funding sources, clients seen, types of care sought, students and preceptors involved, as well as perceived strengths, weaknesses, opportunities and threats. In 2014, 2,159 clients were provided clinical care at Canadian SRFCs. The most common reasons for visiting included pain and infection. Strengths identified include autonomy, ability to adapt to client needs, serving the underserved, and real-world interprofessional teamwork. Weaknesses reported include high student and preceptor turnover. Threats include securing funding and liability coverage. Since there is little literature on Canadian SRFCs, we compared our results with United States (US) based SRFCs. Canadian SRFCs share core values with US-based SRFCs and report similar strengths and challenges. However, Canadian SRFCs differ in scope and appear to provide care for more acute concerns. Data from studies of US-based SRFCs may not be immediately applicable to Canadian SRFCs. Studies evaluating Canadian SRFCs are needed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,341 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshare→Même sujetInterprofessional Education and Collaboration→Travaux en français237 207→