D.07 Clinical electromyography training in Canada: The experience of neurology and physiatry residents
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are currently no national standards for clinical electromyography (EMG) training for residents in neurology and physiatry in Canada. The purpose of this study was to obtain demographic and qualitative data pertaining to EMG residency training in Canada, with the goal of facilitating discourse that could lead to national standards for EMG training. Methods: An online survey was distributed to senior neurology and physiatry residents (post-graduate years 3-5), at seven tertiary Canadian centres. The study authors, who are trainees and consultants with a broad range of EMG expertise (junior and senior resident, clinical neuromuscular fellows, senior physiatrist and neuromuscular neurologists), developed pertinent demographic and qualitative questions. Results: Thirty-eight residents completed the survey (23 neurology, 15 physiatry). There was inter-program variation in quantity of the training experience, content of the curriculum, access to expertise (including technologists) and goals for future training and practice. Similarly, differences were identified between the training experiences of neurology and physiatry residents. Conclusions: Inter-program variability in EMG training was identified. Additionally, differences were identified between neurology and physiatry resident training. This data provides evidence of training discrepancies across the country and can be used to establish national training standards for EMG in Canada.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».