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Enregistrement W2409228216

Needs assessment of undergraduate education in otolaryngology among family medicine residents.

2008· article· en· W2409228216 sur OpenAlexaffabout
Jordan T. Glicksman, Michael G. Brandt, Jennifer Parr, Kevin Fung

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicineArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To investigate the adequacy of otolaryngology teaching in undergraduate medical education (UME) and to determine the general level of comfort of family medicine residents in managing and assessing diseases affecting the ears, nose, and throat. DESIGN: Cross-sectional survey. METHODS: A sample of family medicine residents at the University of Western Ontario (N = 68) completed a questionnaire inquiring into their exposure to topics in otolaryngology during their UME. They were also asked to comment on their present comfort with knowledge and skills specific to otolaryngology. RESULTS: Family medicine residents suggest that there is generally little otolaryngology training in UME; 66.7% of respondents who received UME in Canada suggested that they received very little classroom instruction and 75.6% received very little clinical otolaryngology instruction. Residents identified specific otolaryngologic conditions with which they felt particularly uncomfortable. CONCLUSIONS: This study demonstrated that students receive very little exposure to otolaryngology in UME and highlighted specific conditions and procedures that family medicine residents lack confidence in managing and performing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations38
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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