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Enregistrement W7117141204 · doi:10.1177/20543581251391889

Establishing a National Quality Improvement Program for Nephrology Fellows: The Canadian Society of Nephrology Experience

2025· article· en· W7117141204 sur OpenAlexaffabout
Jordan Thorne, Samuel A. Silver, Daniel Blum, Gabrielle Côté, Isabelle Éthier, Kayla Flood, Claire Harris, Jay Hingwala, Priyanka Mysore, Emilie Trinh, Keigan More

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of ManitobaHealth Sciences CentreUniversity of British ColumbiaUniversity of SaskatchewanCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHôtel-Dieu de QuébecJewish General HospitalQueen's UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephrologyQuality managementQuality (philosophy)CurriculumKidney disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of program: In 2021, the Canadian Society of Nephrology (CSN) sent a needs assessment survey to nephrology residents, fellows, and program directors that identified a significant gap in Quality Improvement (QI) training. In response, the CSN's Quality Improvement and Implementation Science (CSN-QUIS) committee launched a national nephrology fellow QI curriculum in 2022. Methods: The program integrates online learning with interactive virtual didactic sessions, including participation in a longitudinal QI project that is presented at the CSN Annual General Meeting (CSN AGM). Key findings: Since inception, the program has expanded to 13 nephrology training programs, including both adult and pediatric sites. Forty-one fellows have completed the full curriculum, with 76 trainees having completed at least one year and presented work at the CSN AGM. Feedback from participants has been overwhelmingly positive, particularly regarding the interactive format, real-world applicability, and national networking opportunities. Continuous fine-tuning of the curriculum itself has occurred in parallel with refinements made to session content, project scheduling, and presentation format based on learner input. Limitations: Barriers such as limited local QI mentorship have been mitigated through virtual faculty pairing, and resources such as software access and publication support have been provided to encourage project success. Implications: Herein, we report the development and initial experience of this national initiative, demonstrating that a structured, collaborative, and distributed QI curriculum is feasible, effective, and scalable across Canada.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0140,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,390 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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