Teaching-skills training programs for family medicine residents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To review the literature on teaching-skills training programs for family medicine residents and to identify formats and content of these programs and their effects. DATA SOURCES Ovid MEDLINE (1950 to mid-July 2008) and the Education Resources Information Center database (pre-1966 to mid-July 2008) were searched using and combining the MeSH terms teaching , internship and residency, and family practice; and teaching , graduate medical education, and family practice. STUDY SELECTION The initial MEDLINE and Education Resources Information Center database searches identified 362 and 33 references, respectively. Titles and abstracts were reviewed and studies were included if they described the format or content of a teaching-skills program or if they were primary studies of the effects of a teaching-skills program for family medicine residents or family medicine and other specialty trainees. The bibliographies of those articles were reviewed for unidentified studies. A total of 8 articles were identified for systematic review. Selection was limited to articles published in English. SYNTHESIS Teaching-skills training programs for family medicine residents vary from half-day curricula to a few months of training. Their content includes leadership skills, effective clinical teaching skills, technical teaching skills, as well as feedback and evaluation skills. Evaluations mainly assessed the programs’ effects on teaching behaviour, which was generally found to improve following participation in the programs. Evaluations of learner reactions and learning outcomes also suggested that the programs have positive effects. CONCLUSION Family medicine residency training programs differ from all other residency training programs in their shorter duration, usually 2 years, and the broader scope of learning within those 2 years. Few studies on teaching-skills training, however, were designed specifically for family medicine residents. Further studies assessing the effects of teaching-skills training in family medicine residents are needed to stimulate development of adapted programs for the discipline. Future research should also assess how residents’ teaching-skills training can affect their learners’ clinical training and eventually patient care.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».