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Enregistrement W1496603811 · doi:10.1186/1472-6920-6-56

Are Canadian General Internal Medicine training program graduates well prepared for their future careers?

2006· article· en· W1496603811 sur OpenAlexaffabout
Sharon E. Card, Linda Snell, Brian O’Brien

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecialtyCurriculumMedical educationMedicineHealth careNursingPsychologyFamily medicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: At a time of increased need and demand for general internists in Canada, the attractiveness of generalist careers (including general internal medicine, GIM) has been falling as evidenced by the low number of residents choosing this specialty. One hypothesis for the lack of interest in a generalist career is lack of comfort with the skills needed to practice after training, and the mismatch between the tertiary care, inpatient training environment and "real life". This project was designed to determine perceived effectiveness of training for 10 years of graduates of Canadian GIM programs to assist in the development of curriculum and objectives for general internists that will meet the needs of graduates and ultimately society. METHODS: Mailed survey designed to explore perceived importance of training for and preparation for various aspects of Canadian GIM practice. After extensive piloting of the survey, including a pilot survey of two universities to improve the questionnaire, all graduates of the 16 universities over the previous ten years were surveyed. RESULTS: Gaps (difference between importance and preparation) were demonstrated in many of the CanMEDS 2000/2005 competencies. Medical problems of pregnancy, perioperative care, pain management, chronic care, ambulatory care and community GIM rotations were the medical expert areas with the largest gaps. Exposure to procedural skills was perceived to be lacking. Some procedural skills valued as important for current GIM trainees and performed frequently (example ambulatory ECG interpretation) had low preparation ratings by trainees. Other areas of perceived discrepancy between training and practice included: manager role (set up of an office), health advocate (counseling for prevention, for example smoking cessation), and professional (end of life issues, ethics). CONCLUSION: Graduates of Canadian GIM training programs over the last ten years have identified perceived gaps between training and important areas for practice. They have identified competencies that should be emphasized in Canadian GIM programs. Ongoing review of graduate's perceptions of training programs as it applies to their current practice is important to ensure ongoing appropriateness of training programs. This information will be used to strengthen GIM training programs in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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