Education Research: The current state of neurophysiology education in selected neurology residency programs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prior research has illustrated there is a knowledge gap in neurology residents' neurophysiology education (EEG and EMG), and we sought to understand whether this is still an issue and to recognize the barriers in order to create solutions and improve education. METHODS: Surveys were developed for adult neurology residents and one for program directors asking about confidence in neurophysiology knowledge, percent of graduates reaching level 4 ACGME (American Council of Graduate Medical Education) milestones in EEG and EMG, methods of learning used, interest in the subjects, and suggestions for improvements. RESULTS: Twenty-six program directors (19% responder rate) and 55 residents (from at least 16 different programs) completed the survey. Program directors thought that 85% of graduating residents met level 4 milestones in EEG and only 75% in EMG. Structured rotations and more time allocated to education of these topics were frequent barriers mentioned. Postgraduate year 4 residents were 60% and 67% confident in EEG and 64%, 59%, and 62.3% in EMG level 4 milestones. Learning to read EEGs was considered important throughout residents' training; however, this interest and value decreased over time with EMG. CONCLUSION: In our study, program directors suspect up to a quarter of residents may graduate not meeting level 4 ACGME milestones, and residents expressed lack of confidence in these areas. The educational methods used to instruct residents in EEG and EMG were similar as were the barriers they face across programs. This information hopefully will help fuel curriculum design and interest in these important neurology techniques.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».