Validating objectives and training in Canadian paediatrics residency training programmes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Changing health care systems and learning environments with reduction in resident work hours raises the question: "Are we adequately training our paediatricians?" AIMS: (1) Identify clinical competencies to be acquired during paediatric residency training to enable graduates to practise as consultant paediatricians; (2) Identify gaps in preparedness during training and; (3) Review and validate competencies contained in the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) objectives of training (OTR) for paediatrics. METHODS: A questionnaire with 19 classification domains containing 92 clinical competencies was administered to RCPSC certified paediatricians who completed residency training in Canada from June 2004 to June 2008. For each competency, paediatricians were asked to indicate the importance and their degree of preparedness upon entering practice. Gap scores (GSs) between importance and preparedness were calculated. RESULTS: Response rate was 43% (187/435); 91.3% (84/92) of competencies in the RCPSC OTR were identified as important. Paediatricians felt less than adequately prepared for 25% (23/92) of competencies; 40 competencies had GSs >10%. CONCLUSIONS: The unique approach used in this study is useful in validating OTR as well as the preparation of residents in relation to OTR. The results indicate a potential need for additional training in specific 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».