<b>Diferentes pontos de vista na avaliação do médico residente em programas de clínica médica/ Different points of view in the evaluation of the resident physician in medical clinic programs<b>
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Este estudo enfoca a avaliação do médico residente em seu processo de formação profissional. Objetivo: compreender o processo de avaliação do médico residente em programas de clínica médica, sob o olhar dos distintos atores. Métodos: Pesquisa qualitativa, descritiva, desenvolvida em dois programas de residência em clínica médica, com os coordenadores dos dois programas, oito preceptores e15 médicos residentes, totalizando 21 participantes. Coleta de dados com grupo focal e entrevistas gravadas, analisadas por meio de análise de conteúdo, em duas categorias temáticas. Apresenta-se nesse artigo o tema “a avaliação do médico residente sob os pontos de vista dos diferentes atores envolvidos no processo de avaliação”. Resultados: Encontrou-se disparidade na percepção da avaliação entre os diferentes atores, subjetividade na avaliação, inexistência de regras claras e de conhecimento de todos, remetendo a fragilidade no processo avaliativo. Considerações Finais: Recomenda-se adotar na formação em residência médica, estratégias de avaliação estruturadas e que permitam aos envolvidos conhecer o processo avaliativo.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".