Current Status of Nutrition Training in Graduate Medical Education From a Survey of Residency Program Directors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Nutrition leaders surmised graduate medical nutrition education was not well addressed because most medical and surgical specialties have insufficient resources to teach current nutrition practice. A needs assessment survey was constructed to determine resources and commitment for nutrition education from U.S. graduate medical educators to address this problem. METHODS: An online survey of 36 questions was sent to 495 Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) Program Directors in anesthesia, family medicine, internal medicine, pediatrics, obstetrics/gynecology, and general surgery. Demographics, resources, and open-ended questions were included. There was a 14% response rate (72 programs), consistent with similar studies on the topic. RESULTS: Most (80%) of the program directors responding were from primary care programs, the rest surgical (17%) or anesthesia (3%). Program directors themselves lacked knowledge of nutrition. While some form of nutrition education was provided at 78% of programs, only 26% had a formal curriculum and physicians served as faculty at only 53%. Sixteen programs had no identifiable expert in nutrition and 10 programs stated that no nutrition training was provided. Training was variable, ranging from an hour of lecture to a month-long rotation. Seventy-seven percent of program directors stated that the required educational goals in nutrition were not met. The majority felt an advanced course in clinical nutrition should be required of residents now or in the future. CONCLUSIONS: Nutrition education in current graduate medical education is poor. Most programs lack the expertise or time commitment to teach a formal course but recognize the need to meet educational requirements. A broad-based, diverse universal program is needed for training in nutrition during residency.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».