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Enregistrement W2016318343 · doi:10.1111/j.1743-498x.2010.00352.x

Family residents’ interventions during in-hospital call

2010· article· en· W2016318343 sur OpenAlexaffabout
François Lehmann, David Dunn, Ariane Murray, Jean-Pierre Pellerin

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Teacher · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedical emergencyMEDLINEMedicineFamily medicineEmergency medicinePsychologyNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Family medicine residents in Canada and other countries have traditionally performed in-hospital calls. With the advent of competency-based objectives, it was necessary to document what interventions were performed. This study documented the interventions that were performed by family medicine residents at the Université de Montréal during their time on call in the hospital, the time needed for those interventions, and the extent to which they were supervised. METHODS: During or at the end of the time on call the residents completed a form detailing their interventions. These forms provided data for 116 periods of time on call. RESULTS: The most frequent activity was the evaluation of stable patients. Resuscitation and other techniques were rarely performed. Residents spent an average of 31 per cent of their time on call working; 48 per cent of technical procedures were supervised, as were 25 per cent of the other interventions. DISCUSSION: Only 35 per cent of residents agreed to participate in the study, but the similarity of the results in each of the six hospitals suggests that they are reliable. Although supervision was always available, 72 per cent of the interventions were performed autonomously, possibly because the residents appreciate and learn from that experience. Time on call is not the best time for learning procedures, as there were too few opportunities to perform them. These results suggest that the pedagogical objectives of the call system should be re-evaluated with special attention to autonomy and self-confidence. Procedures should be learned in other settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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