The current state of general paediatric fellowships in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The field of Paediatric Medicine has grown tremendously over the last two decades. Several niche areas of practice have emerged, and opportunities for focused training in these areas have grown in parallel. The landscape of 'General Paediatric Fellowship' (GPF) Programs in Canada is not well described; this knowledge is needed to promote standardization and high-quality training across Canada. This study explores the structure and components of existing GPFs in Canada and identifies the interest and barriers to providing such programs. METHODS: A questionnaire was created to explore the landscape of GPF Programs in Canada. Invitations to participate were sent to leaders of General Paediatric Divisions across Canada, with a request to forward the survey to the most appropriate individual to respond within their local context. RESULTS: A total of 19 responses (95%) representing 17 different Canadian universities were obtained. Eight universities offered a total of 13 GPF Programs in 2019, with one additional university planning to start a program in the coming year. Existing programs were variable in size, structure and curriculum. Most programs identified as Academic Paediatric Programs, with an overlap in content and structure between Academic Paediatrics and Paediatric Hospital Medicine programs. The majority of respondents felt there was a need for GPF Programs in Canada but cited funding as the most common perceived barrier. CONCLUSION: A growing number of GPF Programs exist in Canada. Current fellowship programs are variable in structure and content. Collaboration between programs is required to advance GPF training in Canada.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».