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Enregistrement W2004264510 · doi:10.1097/mcg.0b013e318172d647

How Much do Gastroenterology Fellows Know About Nutrition?

2009· article· en· W2004264510 sur OpenAlexaff
Maitreyi Raman, Claudio Violato, Sylvain Coderre

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Gastroenterology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNutrition EducationCronbach's alphaPediatric gastroenterologyInternal medicineObesityTest (biology)Clinical nutritionFamily medicineGastroenterologyGerontologyDiseasePsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many people are afflicted with chronic diseases, in which nutrition plays a key role. The need for greater nutrition training among physicians, particularly gastroenterologists, is becoming increasingly evident. OBJECTIVES: To determine the nutritional knowledge and perceived nutrition knowledge of gastroenterology fellows. METHODS: Thirty-two gastrointestinal (GI) fellows currently enrolled in a GI fellowship program completed a needs assessment evaluating perceived nutrition knowledge and interest in the areas of nutrition support, assessment, obesity, micro/macronutrients, and nutrition in GI diseases. Additionally, an examination evaluating nutrition knowledge specific to gastroenterology fellows was administered. RESULTS: Thirty-two GI fellows completed the needs assessment. Cronbach alpha of the needs assessment instrument was 0.72, indicating satisfactory internal consistency reliability. GI fellows perceived themselves to have the least knowledge in obesity and micro/macronutrients. They indicated a perceived greater knowledge base in nutrition assessment. The mean total test score was 50.04% (SD=7.84%). Fellows had the highest score in the subscale of nutrition assessment (80.64%; SD=19.05%), which was significantly higher than scores obtained in nutrition support (49.45%; SD=11.98%; P<0.05), micro/macronutrients (37.84%; SD=16.94%; P<0.05), obesity (40.11%; SD=20.00%; P<0.05), and nutrition in GI diseases (65.05%; SD=22.09%; P<0.05). A backward linear regression including hours of nutrition education received during GI fellowship, hours of nutrition education received during medical school, and year of GI fellowship accounted for 22.7% of the variance in test performance (multiple R=0.477). CONCLUSIONS: Gastroenterology fellows think their knowledge of nutrition is suboptimal; objective evaluation of nutrition knowledge in this cohort confirmed this belief. A formal component of nutrition education could be developed in the context of GI fellowship education and continuing medical education as necessary.

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)0,017
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,409 · 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

Citations64
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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