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Enregistrement W3042939441 · doi:10.5489/cuaj.6659

Heterogeneity in urology teaching curricula among Canadian urology residency programs

2020· article· en· W3042939441 sur OpenAlexaffvenueabout
Uday Mann, Ryan Ramjiawan, Jasmir G. Nayak, Premal Patel

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumSession (web analytics)UrologyMedical educationMedicineLikert scaleDescriptive statisticsPsychologyComputer sciencePedagogyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Postgraduate education is transitioning to a competency-based curriculum in an effort to standardize the quality of graduating trainees. The learning experiences and opportunities in each institution are likely variable, as no standard exists regarding the teaching curriculum offered through residency. The objective of this study is to examine the various teaching curricula among different Canadian urology residency programs and to identify which teaching modalities are prioritized by program directors. METHODS: A 10-question anonymous survey was sent electronically to program directors at all 12 urology residency programs across Canada. Questions were designed to quantify the time allotted for teaching and to assess the various teaching session types prioritized by programs to ensure the successful training of their graduates. We assessed each program's perceived value of written exams, oral exams, didactic teaching session, and simulation sessions. Responses were assessed using a Likert-scale and a ranking format. Descriptive statistics were performed. RESULTS: Overall survey response rate from residency program directors was 75% (9/12). Sixty-seven percent of programs designated one day of teaching per week, whereas 33% split resident teaching over two days. Review of chapters directly from Campbell-Walsh Urology textbook were deemed the most valuable teaching session. Practice oral exams were also prioritized, whereas most programs felt that simulation labs contributed the least to residency education. All programs included review of the core urology textbook in their weekly teaching, while only 67% of programs included faculty-led didactic sessions and case presentations. Forty-four percent of programs included resident-led didactic sessions. Practice oral exams and simulation labs were the least commonly included teaching modalities. CONCLUSIONS: Although most program directors prioritize the review of chapters in the core urology textbook, we found significant heterogeneity in the teaching sessions prioritized and offered in current urology residency curricula. As we move to standardize the quality of graduating trainees, understanding the impact of variable educational opportunities on residency training may become increasingly important.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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