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Enregistrement W2936812767 · doi:10.1080/10401334.2019.1598866

Training Pediatric Residents in Literacy Promotion: Residency Directors’ Perspectives

2019· article· en· W2936812767 sur OpenAlexaboutno aff
Joanna Kinney, Manuel Jiménez, Lesley Mandel Morrow, Shilpa Pai

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromotion (chess)LiteracyMedical educationMedicineIntervention (counseling)PsychologyNursingPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenomenon: The American Academy of Pediatrics and Canadian Pediatric Society recommend that pediatricians incorporate literacy promotion during well child care, but literacy promotion education during pediatric training remains understudied. We sought to understand how literacy promotion training is currently implemented in pediatric residency programs from the perspective of program directors. Approach: We conducted semistructured interviews with all 9 residency program directors in 1 state. We analyzed data iteratively coding transcripts using an immersion/crystallization approach to identify themes. Findings: We achieved saturation after 9 interviews with 11 participants. We identified 3 major themes: (a) Residency programs rely on an existing primary-care-based literacy promotion intervention (Reach Out and Read) and the resident continuity clinic for literacy promotion training; (b) program directors encourage early and repeated exposure to facilitate literacy promotion education; and (c) service obligations, content specifications, and pressure on faculty create competing time demands that function as key barriers to literacy promotion training. Insights: Residency program directors used an existing, widely used intervention and the infrastructure provided by continuity clinics to facilitate training on literacy promotion, a relatively new pediatric care standard. Additional work is needed to overcome the barriers identified by program directors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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