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Record W1822742853 · doi:10.5489/cuaj.99

Un plaidoyer pour la santé dans la formation en urologie

2012· article· fr· W1822742853 on OpenAlexaffvenueabout
Laurence Klotz

Bibliographic record

VenueCanadian Urological Association Journal · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHealth and Medical Research Impacts
Canadian institutionsCanadian Urological Association
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'article de Michael Leveridge et ses collegues1 souleve une question que l'on ne traite pas souvent dans la litterature urologique et qui devrait provoquer un certain malaise, et a coup sur, de la discussion. Tout medecin, participant a la formation des residents et a leur evaluation, sait bien que, depuis que le College Royal a redefini les objectifs de la formation il y a environ 10 ans, ces objectifs depassent la simple acquisition d'expertise dans une specialite. Six roles supplementaires se sont rajoutes a celui d'expert medical, a savoir : promoteur de la sante, communicateur, collaborateur, gestionnaire, erudit et professionnel. Aujourd'hui, on doit evaluer regulierement les residents dans chacun de ces domaines. Non seulement ils doivent bien sur travailler fort pour maitriser les habiletes chirurgicales et cliniques et les sciences fondamentales et cliniques, mais l'acquisition d'une expertise dans les six autres roles represente un defi de taille pour les residents qui, et de facon plus critique, doivent demontrer que ces habiletes ont ete acquises. Le role d'erudit (c'est-a-dire de chercheur), a ete accepte depuis une centaine d'annees comme un role important en chirurgie. On incite les residents canadiens a acquerir plus d'experience de recherche et dans certains programmes, c'est en effet devenu une exigence. Cependant, la plupart des urologues qui participent a la formation des residents, croient que l'enseignement des 5 roles qui vont au-dela de l'expert medical et de l'erudit, surviennent de facon implicite, par l'exemple, plus que par des explications explicites. Nous enseignons les aptitudes en communications en etant de bons communicateurs, nous faisons preuve de talents de collaboration en collaborant, et ainsi de suite. Cet article confirme qu'il est rare de trouver une formation formelle en promotion de la sante durant la formation des residents, et que la participation active dans des projets qui y sont relies est pratiquement inexistante. Le College Royal considere que c'est probablement une lacune. Mais est-ce vraiment le cas? Pour devenir un expert en medecine, il faut posseder un eventail important d' habiletes. Cinq anneess de residence apres les etudes en medecine ne donnent pas beaucoup de temps pour devenir competent. Une formation officielle dans les 5 autres roles, au-dela du role d'expert et d'erudit, representerait-elle une diminution de la concentration sur l'acquisition des connaissances et des habiletes cliniques et chirurgicales? Ou bien la formation des residents et la possibilite de s'impliquer dans la promotion de la sante, par exemple, eleverait-elles le niveau d'expertise dans les autres domaines? Cela est-il vraiment important? Nous lirons avec interet les opinions des lecteurs sur ce sujet. Le groupe de Laval continue sa productivite remarquable dans le domaine des marqueurs biologiques du cancer. Stephane Bolduc et ses collegues2 rapportent que le PSA urinaire, en particulier le ratio PSA urinaire au PSA serique, fait la distinction entre l'HBP et le cancer de la prostate chez les hommes ayant une legere augmentation du PSA. Le PSA urinaire est avantageux de par sa disponibilite et son faible cout. Il aurait ete interessant de savoir comment se comporte le PSA urinaire en comparaison avec le ratio PSA libre versus PSA total, ou avec l'approche de nomogramme aux multi-parametres qui incorporent d'autres facteurs de risque. Nous avons hâte de recevoir plus de preuve sur l'utilite de cet essai.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.017
metaresearch head score (Gemma)0.040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: Commentary
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.087

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0170.040
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0120.013
Scholarly communication0.0160.015
Open science0.0020.012
Research integrity0.0120.018
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.051
GPT teacher head0.361
Teacher spread0.309 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreCommentary

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes3
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