Are nonphysician health care providers prepared and supported to teach in family medicine?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Understanding how nonphysician health care providers (NPHCPs) teach medical trainees is integral to optimizing family medicine education. The objective of this study was to examine the teaching roles, level of preparation and support, and the challenges encountered by NPHCPs. METHODS: A cross-sectional web-based survey of NPHCPs was conducted across academic teaching units affiliated with the University of Toronto's Department of Family and Community Medicine (DFCM). The level of preparation for educational roles, perceived support, challenges encountered, and educational training needs of NPHCPs were examined. Variables associated with preparedness to teach were also identified. RESULTS: Of the 193 NPHCPs surveyed, 166 (86%) completed the questionnaire. A total of 126 (82%) of NPHCP educators (nurses, social workers, dietitians, and pharmacists) reported teaching medical trainees. Most did not hold faculty appointments. The majority had no formal training in teaching, and less than half felt prepared for their academic responsibilities. NPHCPs perceived a lack of support for their teaching. NPHCPs also identified predictable challenges such as lack of time and lack of funding. Challenges specific to cross-professional teaching were also identified. NPHCPs expressed an interest in receiving continuing education to improve their teaching skills. NPHCPs' self-reported level of preparedness to teach was variable and associated with years of teaching experience, information received about trainees, challenges faced, and continuing education needs. CONCLUSIONS: NPHCPs are extensively involved in teaching medical trainees. There is variability in their preparation level, and they encounter significant challenges. To advance effective and sustainable inter-professional education (IPE) within family medicine, addressing these issues is crucial.
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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 | 0,020 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».