What Factors Contribute to Senior Psychiatry Residents' Interest in Geriatric Psychiatry? A Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To generate hypotheses regarding factors that influence senior psychiatric residents, to consider treating geriatric patients in their future practices. METHOD: Using the Delphi technique, designed to generate ideas and consensus, we asked psychiatry residents at the University of Toronto who had completed, or were completing, their geriatric rotation about the factors they thought might influence residents in devoting some of their practice to geriatric patients. Residents then rated the degree of influence of these factors which had been synthesized into a questionnaire. RESULTS: Twenty-six items were rated according to their degree of influence. The most influential item was positive clinical experiences with seniors. This was followed closely by supervisor characteristics such as enthusiasm, role modeling, competence, and mentoring. Interest in and comfort with the medical psychiatric and neuropsychiatric nature of the field were also felt to be influential. CONCLUSIONS: The factors that influence senior psychiatry resident interest in the practice of geriatric psychiatry are primarily educational and result from exposure to the field under optimal educational circumstances (positive clinical experiences and excellent supervisors). The medical and neuropsychiatric nature of the field also likely exerts a unique influence and should be considered in stimulating interest in this population.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».