P.082 An evidence-based supportive and palliative care curriculum for Canadian neurology residents
Notice bibliographique
Résumé
Background: Graduating residents require general palliative care skills. In Canada, there is no standardized palliative care curriculum for specialty trained residents. The objective of this research is to develop an evidence-based palliative care curriculum designed to provide neurology residents with the general palliative care skills required for providing patient care along the continuum of life. Methods: A needs assessment was performed in Neurology at Western University using qualitative analysis techniques. Residents completed the following:. A curricular outline was developed based on the Kolb learning style inventory (LSI), a knowledge pre-test, the Palliative Medicine Comfort and Confidence Survey and a review of the literature. Two iterations of the curriculum have been developed. Results: Residents identified a need for additional training in supportive and palliative care skills. Based on the Kolb LSI, 9/16 (56.3%) of neurology residents are “accommodators”. General principles identified for inclusion included: symptom management, communication, psychosocial aspects of care, care coordination and access, and myths and pitfalls in palliative care. Conclusions: This project is designed to identify the current palliative educational needs for Neurology residents. The results suggest that specialty trained residents are receptive to embedding training in the principles of palliative care within their training programs.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».