What Do Clinical Supervisors Require to Teach Residents in Family Medicine How to Care for Seniors?
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Nous avons évalué les besoins de formation des cliniciens qui supervisent les résidents dans les cliniques d’enseignement de médecine familiale au Québec. Nous avons utilisé une méthodologie mixte comprenant: un balayage environnemental des programmes de formation des Départements de médecine familiale, un consensus d’experts pour sélectionner des situations cliniques prioritaires pour les soins aux aînés, un questionnaire pour connaître la perception des superviseurs de leurs besoins de formation, et des entrevues pour comprendre les raisons des besoins. Partant du balayage, les experts ont identifié 13 situations cliniques prioritaires. Les 352 participants au sondage (taux de réponse : 36 %) ont rapporté des besoins plus importants pour gérer les symptômes comportementaux et psychologiques de la démence, la polymédication, la dépression, et les troubles cognitifs. Les entrevues ont révélé que ces situations cliniques étaient parfois complexes à diagnostiquer et à gérer en raison de leurs aspects psychosociaux, de la communication avec les patients et les familles, et de la coordination des équipes interprofessionnelles. Les superviseurs ont également rapporté des besoins plus important en milieu soins de longue durée et à domicile par rapport aux soins ambulatoires, dû à la complexité des soins aux aînés dans ces milieux et à la présence de proches aidants.
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 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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».