Transition to practice: creation of a transitional rotation for radiation oncology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementation of Competence by Design (CBD) will require residency training programs to develop formalized "Transition to Practice" (TTP) experiences. A multidisciplinary group of Radiation Oncology stakeholders from tertiary care centres in Atlantic Canada were surveyed regarding a proposed TTP rotation. METHODS: The survey asked participants to quantitatively rank various learning objectives based on defined CanMEDS skills that are expected to be mastered by a graduating resident. Mean perceived importance scores were calculated for each objective as well as for their CanMEDS category. Specific written qualitative feedback was also collected. RESULTS: The survey was circulated to 59 participants with a response rate of 73%. The three objectives with the highest mean importance score were "Independently assessing and managing patients seen in consultation," "Developing and demonstrating communication skills with patients at an advanced level," and "Independently assessing and managing follow up patients," respectively from highest to lowest. The CanMEDS roles with the highest importance score was "Communicator." CONCLUSION: Quantitative and qualitative data from a multidisciplinary survey based on CanMEDS roles guided the implementation of a TTP rotation for PGY-5 residents at a tertiary care centre in Atlantic Canada. These results may be relevant to other training programs developing TTP experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».