Changes in residents’ opportunities for experiential learning over time
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Learning in the clinical environment is believed to be a crucial component of residency training. However, it remains unclear whether recent changes to postgraduate medical education, including the implementation of work hour limitations, have significantly impacted opportunities for experiential learning. Therefore, we sought to quantify opportunities to gain clinical experience within medical-surgical intensive care units (ICUs) over time. METHODS: Data on the numbers of patients admitted and invasive procedures performed per day between 1 July 2001 and 30 June 2010 within three academic medical-surgical ICUs in Calgary, Alberta, Canada were obtained from electronic medical records. These data were matched to resident doctor on-call schedules and residents' opportunities to admit patients and participate in procedures were calculated and compared over time using Spearman's rho. RESULTS: We found that over a 9-year period, the opportunities afforded to residents (n = 1156) to admit patients (n = 17 189) and perform procedures (n = 52 827) during ICU rotations decreased by 32% (p < 0.001) and 34% (p < 0.001), respectively. CONCLUSIONS: Our results suggest that there has been a significant decrease in residents' clinical experiences in the ICU over time. Further investigations to better understand these changes and how they may impact on performance as residents become independent practising doctors are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».