Exploring family medicine preceptor and resident perceptions of medical assistance in dying and desires for education.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the perspectives of family medicine preceptors and residents, including their interest and intent to participate in and their knowledge and willingness to teach or learn about medical assistance in dying (MAID). DESIGN: Two anonymous surveys were distributed via e-mail using a Dillman approach to residents and preceptors. Responses were collected between August 23 and November 29, 2016. Data were analyzed using descriptive and inferential statistics. SETTING: The large, 4-site Queen's University family medicine residency program in southeastern Ontario. PARTICIPANTS: A total of 71 preceptors and 62 residents. MAIN OUTCOME MEASURES: Physician and resident knowledge of and experience, comfort, and confidence with MAID; willingness to participate in MAID; perspectives on the effect of MAID on team relationships; and the importance, desired content, and delivery of MAID education. RESULTS: < .001). Most participants from both groups believed it was important to include MAID in the core family medicine residency curriculum and identified specific curriculum content and delivery strategies. CONCLUSION: Family medicine preceptors and residents are willing and want to learn about MAID. Our research demonstrates a need to integrate MAID into the family medicine residency curriculum, with faculty development and continuing professional development for preceptors.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».