Pain management in urology training: A national survey of senior residents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We explore the attitudes and experience of urology residents toward acute and chronic pain management during their training. METHOD: A convenience sample of Canadian Urology chief residents were invited to complete an anonymous questionnaire involving both open and closed-ended questions using a 5-point Likert scale. Descriptive and quantitative statistics were used to analyze the attitudes toward pain management, including their experience and training issues. RESULTS: The response rate was 97%. Most residents agreed or strongly agreed that more formal training in acute pain (77% agreement, mean 4.03 ± 0.98 SD) and chronic pain (68%, 3.97 ± 0.95) management would be valuable in urology residency with only 1 respondent disagreeing that training should be mandatory. There was a significant difference of training experience in chronic versus acute pain management, with only 13% agreement (2.99 ± 0.67) that their training in chronic pain was adequate. Most residents agreed (74%, 3.84 ± 1.00) that most of their training in pain management came from their senior residents or fellows. Many of the residents (65%, 3.61 ± 0.84) felt that they could manage their patients' acute pain issues independently, even in the absence of an acute pain service, although apparent knowledge of opioids was poor. CONCLUSIONS: The results of this survey suggest that urology residents attain their knowledge of pain management experientially with what may be insufficient formal training, particularly in chronic pain. These observations are limited by the relatively small number of respondents and by the nature of a cross-sectional, self-reported survey; however, they would appear to underscore a need to redouble efforts in residency education.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».