ATIVIDADES PROFISSIONAIS CONFIABILIZADORAS (EPAS): REFORÇANDO UM PARADIGMA NA FORMAÇÃO DE PROFISSIONAIS DE SAÚDE
Bibliographic record
Abstract
O livro “Avaliação de competências no internato: atividades profissionais confiabilizadoras essenciais para a prática médica” nasceu de um projeto colaborativo interinstitucional, que articulou dezenas de professores de duas escolas médicas – da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e da Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre (UFCSPA) –, motivados a aprimorar os processos de avaliação do internato médico, em sintonia com teorias e práticas da educação baseada em competências. Disponível para acesso livre no Lume – Repositório Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, trata-se de uma obra oportuna e relevante, primeiramente pelo pioneirismo em oferecer aos preceptores e alunos do internato médico, assim como todo interessado em educação de profissionais de saúde, no contexto brasileiro, um apanhado consistente do que são as EPAs aplicáveis à transição da graduação para a prática médica. Mas, sobretudo, por apresentar uma adaptação à realidade brasileira, cuidadosa e detalhada, das diretrizes da iniciativa “The Core Entrustable Professional Activities (EPAs) for Entering Residency”, publicada pela Association of American Medical Colleges, em 2014, que se refere a treze EPAs consideradas essenciais, com acréscimo de mais duas, adaptadas de “Entrustable Professional Activities for the Transition from Medical School to Residency”, proposta pela Association of Faculties of Medicine of Canada, em 2016.
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 | 0.026 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.013 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".