Education of Gastroenterology Trainees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The degree of nutrition training in gastrointestinal (GI) fellowship programs has not been reported previously, but it is thought to be inadequate. The aim of this study was to determine GI fellows' exposure to nutrition and to assess nutrition knowledge and practice behaviors before and after completing a live nutrition course. METHODS: This course was geared specifically for GI fellows. Nineteen faculty members from the United States and Canada participated. Electronic surveys were sent to each fellow before and after the course. The curriculum consisted of 20 hours of live education. Curriculum was revised when the precourse survey identified a gap in medical knowledge or practice behavior. Knowledge change was assessed by a 20-question survey before and after the course. RESULTS: Fifty-three fellows participated. Seventy percent reported no inpatient nutrition rotation. Seventy percent had never written a total parenteral nutrition or total enteral nutrition orders, and 12% had treated a home enteral or parenteral patient. Ninety percent had no outpatient nutrition or obesity rotation experience, and 59% had no core nutrition lecture series at their program. Eighty-seven percent had never been assessed for competency in nutrition, and 9% had completed a nutrition research project. Too few mentors, poor exposure, and a predominant focus on endoscopy were reasons cited for not pursing nutrition training. Knowledge change after the course was assessed; the mean correct response rates were 58% before and 88% postcourse. CONCLUSION: There is a considerable deficiency in nutrition training in GI programs. The established American Gastroenterological Association nutrition curriculum guidelines and core competencies are not being fulfilled in most programs. The curriculum of this course resulted in increased knowledge and improved nutrition practice behavior. There is a need for more nutrition training for our GI fellows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».