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Enregistrement W2778988436 · doi:10.36834/cmej.42101

National survey of mentorship in Canadian general surgery residency programs: Where are we and what do we need?

2017· article· en· W2778988436 sur OpenAlexafffundvenueabout
Megan Delisle, Justin Rivard, Pamela Hebbard, Brendan McCarthy, Debrah Wirtzfeld

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésMentorshipTelephone surveyMedicineMedical educationFamily medicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The benefits of mentorship on residents are well established. The current state of mentorship in General Surgery (GS) residency programs in Canada is unknown. The objectives of this study were to obtain GS residents' and program directors' (PD) perspectives on resident mentorship. STUDY DESIGN: An electronic survey was developed and distributed to all 601 GS residents in Canada. All 17 PDs were invited for telephone interviews. RESULTS: A total of 179 of the 601 residents responded. Ninety-seven percent (n=173) felt mentorship was important. Only 67% (n=116) identified a mentor and only 53% (n=62) reported a mentorship program. Most who identified a mentor (n=87/110, 79%) were satisfied with the mentorship received. Significant variations in mentorship existed between demographic subgroups and mentorship program types. Overall, residents (n=121, 74%) favoured having a required mentorship program.A total of 11 out of 17 PDs participated in the telephone interviews. The majority of PDs (n=9, 82%) were satisfied with current resident mentorship but most acknowledged that barriers exist (n=8, 73%). CONCLUSION: GS programs in Canada should ensure they are providing equal opportunities for mentorship across demographic subgroups. Programs are encouraged to examine both their program's and their residents' needs as well as local barriers to improve mentorship.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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