Consensus-based antimicrobial resistance and stewardship competencies for UK undergraduate medical students
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the UK there is limited coverage of antimicrobial stewardship across postgraduate curricula and evidence that final year medical students have insufficient and inconsistent antimicrobial stewardship teaching. A national undergraduate curriculum for antimicrobial resistance and stewardship is required to standardise an adequate level of understanding for all future doctors. Objectives: To provide a UK national consensus on competencies for antimicrobial resistance and stewardship for undergraduate medical education. Methods: Using the modified Delphi method over two online survey rounds, an expert panel comprising leads for infection teaching from 25 UK medical schools reviewed competency descriptors for antimicrobial resistance and stewardship education. Results: There was a response rate of 100% with all 28 experts who agreed to take part completing both survey rounds. Following the first-round survey, of the initial 55 descriptors, 43 reached consensus (78%). The second-round survey included the 12 descriptors from the first-round in which agreement had not been reached, four amended descriptors and 12 new descriptors following qualitative feedback from the panel members. Following the second-round survey, a total of 58 consensus-based competency descriptors within 6 overarching domains were identified. Conclusion: The consensus-based competency descriptors defined here can be used to inform standards, design curricula, develop assessment tools and direct UK undergraduate medical education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,059 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».