Two birds with one stone: experiences of combining clinical and research training in addiction medicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite a large evidence-base upon which to base clinical practice, most health systems have not combined the training of healthcare providers in addiction medicine and research. As such, addiction care is often lacking, or not based on evidence or best practices. We undertook a qualitative study to assess the experiences of physicians who completed a clinician-scientist training programme in addiction medicine within a hospital setting. METHODS: We interviewed physicians from the St. Paul's Hospital Goldcorp Addiction Medicine Fellowship and learners from the hospital's academic Addiction Medicine Consult Team in Vancouver, Canada (N = 26). They included psychiatrists, internal medicine and family medicine physicians, faculty, mentors, medical students and residents. All received both addiction medicine and research training. Drawing on Kirkpatrick's model of evaluating training programmes, we analysed the interviews thematically using qualitative data analysis software (Nvivo 10). RESULTS: We identified five themes relating to learning experience that were influential: (i) attitude, (ii) knowledge, (iii) skill, (iv) behaviour and (v) patient outcome. The presence of a supportive learning environment, flexibility in time lines, highly structured rotations, and clear guidance regarding development of research products facilitated clinician-scientist training. Competing priorities, including clinical and family responsibilities, hindered training. CONCLUSIONS: Combined training in addiction medicine and research is feasible and acceptable for current doctors and physicians in training. However, there are important barriers to overcome and improved understanding of the experience of addiction physicians in the clinician-scientist track is required to improve curricula and research productivity.
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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 | 0,014 | 0,235 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».