The Critical Thinking Skills of Practicing Family Physicians: A Population-Based Cross-Sectional Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Critical thinking (CT) skills are an important aspect of clinical reasoning and diagnosis. The goals of this study were to (1) examine levels of CT skills of practicing family physicians, (2) compare the CT skills of practicing family physicians to family medicine residents, and (3) identify individual variables and practice characteristics predictive of CT skills. . METHODS: We used a population-based, cross-sectional design to compare practicing and resident family physicians and examine the predictors of CT skills in practicing family physicians. Sixty-two practicing family physicians were recruited across Canada. We used data from 59 family medicine residents at a single institution in Canada. We used the California Critical Thinking Skills Test (CCTST) to measure CT skills. We analyzed data using descriptive and univariate analysis, multivariate analysis of variance, and hierarchical multiple linear regression. CT skills were further examined in follow-up analysis using polynomial regression. RESULTS: Residents performed better than practicing physicians on nearly all aspects of CT (P<.005). Age was the strongest predictor of CT skills in practicing physicians (P<.005); CT skills declined with age as a quadratic function (P<.005). CONCLUSIONS: As a group, practicing family physicians exhibited lower scores on the CCTST compared to family medicine residents. CT skills showed a decline with age, accelerating after approximately age 60 years. The results of the study have implications for continuing education and assessment of physicians' clinical skills. Further research is required to better understand what other predictors may be important for CT skills of practicing family physicians.
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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 | 0,001 | 0,140 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle