International medical graduates (IMGs) needs assessment study: comparison between current IMG trainees and program directors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International Medical Graduates (IMGs) training within the Canadian medical education system face unique difficulties. The purpose of this study was to explore the challenges IMGs encounter from the perspective of trainees and their Program Directors. METHODS: Program Directors of residency programs and IMGs at the University of Toronto were anonymously surveyed and asked to rate (using a 5-point Likert scale; 1 = least important - 5 = most important) the extent to which specific issues were challenging to IMGs and whether an orientation program (in the form of a horizontal curriculum) should be implemented for incoming IMGs prior to starting their residency. RESULTS: Among the IMGs surveyed, Knowledge of the Canadian Healthcare System received the highest mean score (3.93), followed by Knowledge of Pharmaceuticals and Hospital formularies (3.69), and Knowledge of the Hospital System (3.69). In contrast, Program Directors felt that Communication with Patients (4.40) was a main challenge faced by IMGs, followed by Communication with Team Members (4.33) and Basic Clinical Skills (4.28). CONCLUSION: IMGs and Program Directors differ in their perspectives as to what are considered challenges to foreign-trained physicians entering residency training. Both groups agree that an orientation program is necessary for incoming IMGs prior to starting their residency program.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».