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Enregistrement W2142047268 · doi:10.1186/1756-0500-4-480

Determining specific competencies for General Internal Medicine residents (PGY 4 and PGY 5). What are they and are programs currently teaching them? A survey of practicing Canadian General Internists

2011· article· en· W2142047268 sur OpenAlexaffabout
Sharon E. Card, Anne M PausJenssen, Rachel C Ottenbreit

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyMedicineMedical educationTraining (meteorology)CurriculumGeneral practiceMEDLINEFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: General Internal Medicine (GIM) has recently been approved as a subspecialty by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada. As such, there is a need to define areas of knowledge that a General Internist must learn in those two years of training. There is limited literature as to what competencies are needed in a GIM practice. Draft competencies for GIM (4th and 5th year residents in internal medicine) training were developed over eight years with input from many stakeholders. Practicing General Internists were surveyed and asked their perspective as to the level of importance of each of these competencies for GIM training. They were also asked if training gaps exist in current training programs. The survey was offered widely online in both English and French to gain perspectives from as many different contexts as possible. RESULTS: 157 General Internists, in practice on average for 15 years, responded from all of Canada's provinces and territories. Practice profiles were diverse (large urban centers to rural centers). The majority of the competencies surveyed were perceived as important to attain at least proficiency in. Perioperative care, risk reduction, and the management of common, emergent, and complex internal medicine problems were identified as key areas to focus training programs on, with respondents perceiving these should be mastered to an expert level. Training gaps were identified, most frequently in that of the manager role (example managing practice). CONCLUSIONS: This is the first study we are aware of to attempt to isolate the opinions of practicing Canadian General Internists as to the major competencies that should be mastered as a General Internist. We suggest that "generalism" in the context of GIM, does not mean a bit of knowledge about everything but that defined objectives for training in this 'newest' of Royal College subspecialties can be identified. This includes mastery of core areas such as perioperative care, risk reduction, and management of common, emergent and multiple internal medicine problems. The training gaps identified need to be addressed to ensure that General Internists continue to provide excellence in health care delivery.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,445
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,026 · 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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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