Geriatric Emergency Medicine Fellowships: Current State of Specialized Training for Emergency Physicians in Optimizing Care for Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Improving emergency department (ED) care for older adults is a critical issue in emergency medicine. Institutions throughout the United States and Canada have recognized the growing need for a workforce of emergency physician (EP) leaders focused on clinical innovation, education, and research and have developed specialized fellowship training in geriatric emergency medicine (GEM). We describe here the overview, structure, and curricula of these fellowships as well as successes and challenges they have encountered. Seven GEM fellowships are active in the United States and Canada, with five offering postresidency training only, one offering fellowship training during residency only, and one offering both. The backbone of the curriculum for all fellowships is the achievement of core competencies in various aspects of GEM, and each includes clinical rotations, teaching, and a research project. Evaluation strategies and feedback have allowed for significant curricular changes as well as customization of the fellowship experience for individual fellows. Key successes include an improved collaborative relationship with geriatrics faculty that has led to additional initiatives and projects and former fellows already becoming regional and national leaders in GEM. The most critical challenges have been ensuring adequate funding and recruiting new fellows each year who are interested in this clinical area. We believe that interest in GEM fellowships will grow and that opportunities exist to combine GEM fellowship training with a focus in research, administration, or health policy to create unique new types of highly impactful specialized training. Future research may include exploring former fellows' postfellowship experiences, careers, accomplishments, and contributions to GEM to better understand the impact of GEM fellowships.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».