Enhancing readiness for comprehensive care practice: a baseline survey for family medicine residency
Notice bibliographique
Résumé
Introduction According to the Accreditation Standards for medical schools in North America the curriculum of a medical education program must include clinical experience in primary care ( pc ). Palliative and End-of-Life Care ( pe o lc ) is an essential component of pc and thus, it is the responsibility of medical schools and accreditation bodies to ensure adequate coverage. In Canada, primary care is represented by the specialty of Family Medicine ( fm ); therefore, understanding what learning experiences students have prior to fm residency is important for curriculum planning. Objective To highlight the findings in regards to pe o lc of a pilot survey completed by incoming fm residents about their experiences in medical school, and their future intentions to practice. Design Data were collected from residents in five fm programs across Canada who volunteered to participate in the pilot study in 2012 (n=317; response rate=69.8%); and seven programs in 2013 (n=449; response rate=88.9%). The survey consisted of multiple choice and Likert scale items. Data collection took place immediately upon entry to the fm residency program. Results 51% of residents in the 2012 cohort and 54.2% in the 2013 cohort reported no to minimal exposure to pe o lc , while only 2.8% in the 2012 cohort and 2.7% in the 2013 cohort reported a great deal of exposure. Regarding future practice intentions, 31.2% of residents in the 2012 cohort, and 23.6% in the 2013 cohort reported being either not at all likely or not likely to provide pe o l . Conclusions Participants’ self-reported exposure to different fm domains reflects important deficiencies in the scope of comprehensive care covered in medical schools. A big gap in exposure and intentions to practice pe o lc compared to other areas was identified. This baseline data may help curriculum planners consider the redesign of the undergraduate and postgraduate curricula to help medical trainees achieve their expected pe o lc competencies.
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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 | 0,009 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».