Learning procedural skills in family medicine residency: comparison of rural and urban programs.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether family medicine residents graduating from rural programs assess themselves as more experienced and competent in a range of procedural skills than graduates of urban programs do. DESIGN: Self-administered written survey. SETTING: Ontario. PARTICIPANTS: Residents from 5 Ontario family medicine programs in 2000 and 2001; a total of 535 surveys were available for analysis (response rate of 78%). MAIN OUTCOME MEASURES: Mean self-assessed experience and competence scores for 53 procedures at residency entry, end of year 1, and graduation. RESULTS: Upon entry, there was no difference in mean procedural experience (2.89 vs 2.85, P = .54) or mean competence (2.34 vs 2.36, P = .88) scores between rural residents and their urban counterparts. There was a significant increase in procedural experience (P < .001) and competence (P < .001) scores during residency training. At graduation, mean experience (3.98 vs 3.70, P < .001) and competence (3.67 vs 3.39, P = .004) scores were significantly higher for rural residents than for their urban colleagues. A statistically larger proportion of residents graduating from rural programs assessed themselves as competent in 16 procedures. These included skills necessary for treating patients in emergency settings (establish intravenous lines for adults and infants, obtain arterial blood gas measurements, intubate adults and neonates, perform cautery for epistaxis, remove corneal foreign body, aspirate or inject knee and shoulder joints, and apply forearm or walking casts), for diagnostic procedures (endometrial biopsy and bone marrow aspiration), and for management of labour and delivery (vaginal delivery; vacuum extraction; and repair of first-, second-, and third-degree tears). CONCLUSION: Graduates of rural programs who have had a substantial component of training in communities of fewer than 10,000 people report greater self-assessed experience and competence in procedural skills than graduates of urban programs do. The difference likely reflects the unique aspects of rural training sites, including preceptors' competence in performing procedures.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».