Notice bibliographique
Résumé
Stepping off the rapidly moving plat-form that has been the job of the associate dean of continuing medical education (CME) at the University of Toronto since the mid 1990s gives me an opportunity for “reflection-on-action.” This is a neat concept, articulated best by Schon, more often applied to clinical situations where we learn by thinking about a past encounter (e.g., in the emergency room)—what went right, what went wrong and how we might improve the outcome. This is an internal quality improvement. This point in time also provides me with the great luxury of being able to write to my family practice colleagues across the country as an open letter to the primary care CME community. After messing with it over the last decade at the University of Toronto, here’s my take on the CME scene in Canada. There is plenty to comment on that is good. I’ll list some of the accom-plishments which have made CME bet-ter, especially those that I’ve seen at the University, including: • more workshops and small group learning activities; • better needs assessments; • standard additions of useful handout materials; • more alternatives to the standard course, such as video-conferencing or Webcasting; • more interprofessional education; • more in-depth workshops, often in topics frequently ignored by industry (i.e., communication skills training, palliative care and psychosocial issues); • better interactive lecturing and • some strides in self-directed learning. Some of us have even begun to tack-le public education. Our colleagues in the country’s other medical schools and the two professional colleges have also done a heck of a job—I note the Maintenance of Certification Program of the Royal College, in particular.1 But there’s some not-so-good out there, too. In many ways, despite all its success, I would say that organized CME has failed miserably to help fami-ly physicians (and many others, includ-ing patients) in the way they need it. Here are some cases in point:
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,589 | 0,438 |
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 ».