研究2：荷兰调解委员会住院医师被解雇案例特征——研究2A：不同专科类型能力缺陷差异

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源站：https://doi.org/10.34894/HWBGQE

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数据说明

摘要 本研究考察了116例被培训项目开除的住院医师案例，这些住院医师在调解委员会（2011-2020年）对项目主任的决定提出质疑，研究比较了不同专科组在解雇时的培训时长、性别以及不足的CanMEDS胜任力领域的类型和数量方面的差异。研究问题 在被质疑解雇的住院医师中，哪些胜任力被认定为不足？这些胜任力是否都同等具有决定性？这些胜任力是否因专科类型而异？

框架 CanMEDS 胜任力 方法 对住院医师病例特征进行描述性与推断性统计分析 来源 来自6类专科（内科、全科医学、精神科、外科、诊断科及其他专科）的116例调解委员会（RGS-GC）案件，并与能力机构关于所有注册住院医师性别特征的信息进行比较 数据说明（定量数据） 编码（文件2A Data Excel Ano） 防更改密码：CanMEDS 标识符：随机数字 专科组别：内科（1）、外科（2）、诊断科（3）、其他（4）、全科医学（5）、精神科（6），见2A Consort pdf 被解雇时的培训年份：数值介于（0-6）之间，最多2位小数 性别：男=1/女=0 CanMEDS：1=不足/0=充分，职业素养、沟通、协作、管理、医学专业知识、学者、健康倡导，不足的CanMEDS胜任力数量：数值介于（0-7）之间 Excel数据文件：2A Residents CB Registered as Specialist at RGS 表1和表2 防更改密码：RGS 本文件包含来自RGS的所需信息（案件编号对应

281篇论文）以及RGS于2022年11月29日给出的答复（见E部分）和计算（见F部分第16、17项及第二个表格，但不包括社区为基础的专科）。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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