Die ausbildung zum facharzt : Ein internationaler vergleich
Notice bibliographique
Résumé
An at first sight seemingly coherent, global medical workforce, with clearly recognizable specialities, subspecialties and primary care doctors, appears at a closer look quite variable. Even within the most progressive countries as to the development of medical education, with educators who regularly meet at conferences and share major journals about medical education, the differences in structures and regulations are big. This contribution focuses on the preparation, admission policy, duration, examinations, and national competency frameworks in postgraduate speciality training in Germany, the USA, Canada, the UK, Australia and the Netherlands. While general objectives for postgraduate training programs have not been very clear, only recently competency-frameworks, created in a limited number of countries, serve harmonize objectives. This process appears to be a challenge and the recent creation of milestones for the reporting on progress of individual trainees (in the US and in Canada in different ways) and the adoption of entrustable professional activities, a most recent concept that is quickly spreading internationally as a framework for teaching and assessing in the clinical workplace is an interesting and hopeful development, but time will tell whether true harmonization across countries will happen.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».