Atividades Profissionais do Especialista (APEs) para o Programa de Residência Médica em Oftalmologia: construindo pontes no processo avaliativo
Bibliographic record
Abstract
Atividades Profissionais do Especialista (APEs) são uma excelente ferramenta avaliativadentro dos diferentes cenários e atividades no ensino acadêmico. Por serem unidades de prática profissional que constituem o fazer diário dos clínicos, as APEs representam metas claras a serem alcançadas durante a residência médica. O objetivo dessa pesquisa foi apresentar uma proposta de elaboração e validação de APEs clínico/cirúrgicas no contexto da residência médica em Oftalmologia da Secretaria de Saúde do Distrito Federal (SES-DF). A partir da Matriz de Competências para o Programa de Residência Médica em Oftalmologia foram elaboradas seis APEs, sendo duas relacionadas a competências básicas (que envolvem o domínio de anamnese e exame físico oftalmológico) e quatro competências e habilidades a nível cirúrgico básico: tratamento de pequenas lesões córneo-conjuntivais, tratamento do estrabismo horizontal, tratamento da dermatocálase, trabeculectomia e facectomia. Dez preceptores de residência médica de Oftalmologia externos a SES-DF participaram do teste-piloto e 12 preceptores de residência médica de Oftalmologia da SES-DF integraram o grupo amostral no processo de validação e construção participativa e democrática das APEs. As opiniões foram coletadas por meio de questionário on-line. Após a etapa de validação os preceptores foram convidados a participar de um workshoppara atualização e aprofundamento quantoa Matriz de Competências em Oftalmologia, os princípios de desenvolvimento e finalidades das APEs além de outros instrumentos avaliativos no contexto da residência médica. As APEs desenvolvidas podem colaborar para o aprimoramento do projeto pedagógico da residência médica em Oftalmologia sendo uma ferramenta objetiva de mensuração da aprendizagem e feedback aos alunos.
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 | 0.037 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".