How do Ontario family medicine residents perform on global health competencies? A multi-institutional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is an increased interest in global health among medical students, family medicine residents, and medical educators. This paper is based on research to assess confidence in knowledge and skills in global health in family medicine residents in five universities across Ontario. METHODS: A web-based survey was sent to 166 first-year family medicine residents from five universities within Ontario. Descriptive statistics were used to analyze residents' confidence in their knowledge and skills in global health. The strength of association between each of the self-perceived knowledge and skills variables was assessed by the Spearman correlation coefficient. RESULTS: The response rate ranged from 29% to 66% across the five universities. Self-perceived knowledge scores revealed that 34.3% of the respondents were very confident, 51.9% were somewhat confident, and 13.8% were not at all confident about their global health knowledge. Participants' confidence scores were lower in relation to knowledge of access to health care for low income nations (44.3%), and were better on their global health skills related to working in a team (70.9%) and listening actively to patients' concerns (64.6%). CONCLUSIONS: The global health competency scale has identified key areas of strengths and weaknesses of family medicine programs in global health education. This can be used to evaluate and analyze progress over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».