Otolaryngology in undergraduate medical education.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Otolaryngologic problems are common in primary care but are underrepresented in undergraduate medical education (UME). A significant portion of the total structured teaching received by physicians in primary care specialties is spent in UME, but teaching of otolaryngology in UME is limited and not standardized across Canadian medical schools. This study assessed the content and structure of otolaryngology UME at Canadian undergraduate medical programs and postgraduate primary care programs and surveyed community otolaryngologists to identify important clinical topics for inclusion in an otolaryngology curriculum. METHODS: A survey was created based on previously validated and published curriculum needs assessment instruments for medical education. Surveys were distributed to (1) undergraduate directors of otolaryngology, (2) postgraduate program directors of family and emergency medicine at English-language medical schools, and (3) community otolaryngologists in Canada. RESULTS: There is large variation in the quantity of otolaryngology teaching in UME. Knowledge of otolaryngology is formally evaluated at half of the responding programs, although skills in otolaryngology are rarely tested. Clerkship rotations are not uniformly offered, and the length of these placements is limited. Opportunities in postgraduate training for formal education in otolaryngology are rare. Several important topics that are not uniformly taught include sudden sensorineural hearing loss, sleep apnea, and nasal trauma. Important skills that are not uniformly taught include treatment of benign paroxysmal positional vertigo and epistaxis. CONCLUSIONS: There is limited time for teaching otolaryngology in UME; therefore, it is essential to emphasize teaching key topics and skills, which are highlighted in the results of this study.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».