Assessing Primary Care Trainee Comfort in the Diagnosis and Management of Thermal Injuries
Notice bibliographique
Résumé
Thermal injuries are common and the majority will initially present to primary care physicians. Despite being a part of the objectives of training in family medicine (FM) and emergency medicine (EM), previous study has shown that in practice, gaps exist in the delivery of care. An electronic survey was sent to all FM/EM trainees at our university for the 2014 to 2015 academic year. Plastic Surgery trainees were included as a control group. Demographics and educational/clinical experience were assessed. Trainee comfort was measured on a five-point Likert scale across 15 domains related to thermal injuries. Preferences for educational interventions were also ranked. Descriptive statistics and the Kruskal-Wallis test were used (P < .05 considered significant). The survey response rate was 27.4% (117/427). FM and EM (CCFP and Royal College) trainees estimated a median 0, 1, and 2 hours of total didactic instruction, respectively. During that academic year, FM and EM (CCFP and Royal College) trainees cared for a median 1, 4, and 5 patients, respectively. Significant differences were noted in comfort levels across all 15 domains when compared with plastic surgery trainees. Preferences for educational interventions were ranked, with clinical rotations and traditional lecture scoring the highest. Primary care trainees are not comfortable in the diagnosis and management of thermal injuries. This may be attributed to limited clinical exposure and teaching during their postgraduate training. There exists an opportunity for specialists in burn care to collaborate with primary care training programs and deliver an educational intervention with the aim of long-lasting quality improvement.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».