Tổng quan luận điểm các yêu cầu về kiến thức, kỹ năng, thái độ của bác sĩ y học dự phòng trên thế giới
Bibliographic record
Abstract
Việt Nam chưa có bộ chuẩn năng lực nghề nghiệp của bác sĩ y học dự phòng. Tổng quan này có mục tiêu đưa ra điểm chung về kiến thức, kỹ năng, thái độ trong năng lực nghề nghiệp của bác sỹ y học dự phòng thế giới. Công cụ Rayyan, NotebookLM sàng lọc và lập bảng biểu từ 14 tài liệu Pubmed, Google Scholar (Mỹ, Canada, Singapore, Ấn Độ, Ả Rập Xê Út) giai đoạn 2015 - 2025. Kết quả cho thấy năng lực nghề nghiệp của bác sĩ y học dự phòng có sự tương đồng về (1) Kiến thức nền tảng: Yêu cầu kiến thức vững chắc để giải quyết các vấn đề sức khỏe cộng đồng phức tạp. (2) Kỹ năng toàn diện: Bao gồm bộ kỹ năng cốt lõi như đánh giá & chăm sóc dự phòng lâm sàng, dịch tễ học & giám sát bệnh tật, sức khỏe môi trường & nghề nghiệp, giao tiếp/vận động sức khỏe, lãnh đạo/quản lý, lập kế hoạch/đánh giá chương trình y tế, và năng lực học thuật/nghiên cứu. (3) Thái độ chuyên nghiệp: Chia sẻ tầm nhìn chung về các phẩm chất chuyên môn cốt lõi cần thiết. Từ kết quả này, người lập chính sách có thể tham khảo đề xuất dự thảo các nội dung về kiến thức, kỹ năng, thái độ trong năng lực nghề nghiệp cho bác sĩ Y học dự phòng tại Việt Nam.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.272 | 0.118 |
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".