Difficulties in Residency: An Examination of Clinical Rotations and Competencies Where Family Medicine Residents Most Often Struggle
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Remediation in residency is expensive; however, most research has focused on general approaches to remediation, with minimal investigation into whether there are patterns to the competencies or rotations that are most difficult for residents. Acquiring this information may improve future physician training and potentially reduce the frequency of resource-intensive remediation. We aimed to determine the competencies and rotations most challenging for family medicine residents, as defined by the number of assessments with flags (one or more competencies indicated as less than satisfactory). METHODS: A secondary data analysis of archived resident files from a large Canadian family medicine residency program was conducted. Residents from six cohorts were reviewed (N=393) and flags on the in-training evaluation reports (ITERs) and summative periodic progress reports were recorded and summarized with descriptive statistics. RESULTS: One hundred forty-one residents (36%) received at least one flag during training. Rotations where learners received the most flags were: internal medicine (average 1.52±4.82 flags), urban family medicine (average 1.48±4.18), and obstetrics (average 1.07±3.80). For residents having at least one flag, competencies causing most difficulty included: professionalism (21.4%), clinical decision making (17.8%), and teamwork and communication (15.5%). CONCLUSIONS: The file review identified coronary care unit, internal medicine, obstetrics, and general surgery as those rotations (adjusted for length) where family medicine residents most often struggled. Furthermore, deficient clinical knowledge was not one of the main reasons that residents are flagged. These findings may inform programs about where to target resident supports and resources.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle