Clinical nutrition knowledge of gastroenterology fellows: is there anything omitted?
Notice bibliographique
Résumé
Despite the increased emphasis on chronic non-communicable diseases, there are notable deficits about nutrition education in many medicine training programs particularly gastroenterology fellowship programs. In the present cross-sectional study, we examined the nutritional knowledge related to clinical nutrition among Iranian gastroenterology fellows. Thirty-six gastroenterology fellows currently enrolled in a gastroenterology fellowship program completed a questionnaire, including two sections. The first of which assessed the gastroenterology fellows experience about nutrition training, nutrition management of patients with gastrointestinal (GI) disorders and evaluating perceived nutrition education needs. The second section consisted of multiple choice questions that assessed nutritional knowledge. A total of 32 gastroenterology fellows completed the first section. The majority of gastroenterology fellows failed to partake in any nutrition education during their fellowship training particularly for inpatients despite the availability to participate in the nutrition training especially for the purpose of nutrition support. Mean correct response rates for the second section was 38%. The highest mean score was seen in nutrition assessment (48.1%), followed by scores of 40.5% in nutrition support, 37.0% nutrition in GI disease, and 25.0% in micro and macronutrients. Iranian gastroenterology fellows have serious deficits in their nutrition knowledge. This study paves the way for the development of an education program to improve nutritional knowledge of gastroenterology fellows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».