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Notice bibliographique
Résumé
Credits have traditionally served as an incentive for physicians to participate in the continuing medical education (CME), which is the means for life-long learning. The public at large has granted special rights to the profession of medicine giving them their most precious commodity; their lives. The providers of CME have a responsibility to maintain and update physicians' knowledge and competency.1 United States and Canada have been using continuing medical education credit to measure physician's participation in education for more than 50 years. It has been proven that engaging in lifelong learning would lead to a change in physician’s practice and improved patient care and outcomes.2 In this perspective, we have specifically defined the criteria for awarding CME credits to encourage practicing physicians in Pakistan and particularly within our University setting; as no system has yet been developed to measure and certify physician's participation in educational events. However, this could be replicated to award credits to other continuing professional development (CPD) activities. American Medical Association Physician's Recognition Award (AMA PRA), was emerged in 1968, in which live educational activities i.e. Category I was designated by accredited providers, whereas the rest five categories included various types of self-directed activities. In 1985, the AMA (PRA) was defined into categories 1 and 2 that made physicians fixed to attain 150 credit hours every 3 years with a minimum of 60 credit hours participation in Category I, i.e. live CME activities. The AMA and the Accreditation Council for
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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 | 0,004 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,862 | 0,808 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».