Where Canadian family physicians learn procedural skills.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Little is known about where family physicians learn procedural skills. In this study, we examine where Canadian family medicine graduates learned to do the procedures they perform. METHODS: In 2001, a cross-sectional postal survey was conducted of the 369 family medicine graduates from the University of Alberta and the University of Calgary between 1996 - 2000. From a list of 31 procedures, respondents identified procedures regularly performed over the past 2 years and indicated which procedures they had stopped performing. Respondents indicated whether the procedures performed were learned primarily during medical school and residency, through formal skills training following residency, or in the practice setting. RESULTS: The 282 (76.4% response rate) respondents reported performing a mean of 10.5 (SD=5.3) procedures. The vast majority reported learning procedural skills in medical school or during family medicine residency training (91.1%), followed by the clinical practice setting (12.6%), then formal skills training (6.4%). Those in rural practice learned a relatively greater proportion of procedural skills through formal skills training. CONCLUSIONS: For Canadian family physicians, procedural skill acquisition occurs across the learning continuum. Medical schools and residency training programs play a role in facilitating the learning of procedural skills and supporting self-directed learning.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».