Attitudes of Psychiatry Residents in Canadian Universities toward Neuroscience and Its Implication in Psychiatric Practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite recent advances in neuroscience highlighting its potential applications in the assessment and treatment of psychiatric disorders, the training of psychiatrists in neuroscience is lacking. However, it is not clear to what extent Canadian trainees are interested in further learning and using neuroscience in their daily clinical practice. This study explored the attitudes of Canadian psychiatry trainees with regard to neuroscience education and training by asking them to assess their own understanding of neuroscience and the perceived relevance of neuroscience knowledge to effective psychiatric practice. METHODS: An online questionnaire was sent to psychiatry residents at Canadian universities. This questionnaire consisted of self-assessments of neuroscience knowledge, attitudes toward neuroscience education, preferences in learning modalities, and interest in specific neuroscience topics. RESULTS: One hundred and eleven psychiatry residents from psychiatry residency programs at Canadian universities responded to this survey. Participants represented trainees from all 5 years of residency. Almost half of all trainees (49.0%) reported their knowledge of neuroscience to be either "inadequate" or "less than adequate," and only 14.7% of trainees reported that they feel "comfortable" or "very comfortable" discussing neuroscience findings with their patients. 63.7% of Canadian trainees rated the quantity of neuroscience education in their residency program as either less than adequate or inadequate, and 46.1% rated the quality of their neuroscience education as "poor" or "very poor." The vast majority of participants (>70%) felt that additional neuroscience education would be moderately-to-hugely helpful in finding personalized treatments, discovering future treatments, destigmatizing patients with psychiatric illness, and understanding mental illness. CONCLUSIONS: Canadian trainees generally feel that their neuroscience knowledge and the neuroscience education they receive during their psychiatry residencies is inadequate. However, as the first step for any change, the majority of future Canadian psychiatrists are very motivated and have a positive attitude toward neuroscience learning.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».