A mixed methods evaluation of a 4-week geriatrics curriculum in strengthening knowledge and comfort among orthopaedic surgery residents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2014, the University of Toronto Faculty of Medicine implemented a 4-week "Orthogeriatrics" rotation for orthopaedic surgery residents. We sought to assess the rotation's impact on trainees' knowledge, attitudes, and behaviours toward caring for older adults, and explore areas for improvement. METHODS: We used a mixed methods concurrent triangulation design. The Geriatrics Clinical Decision-Making Assessment (GCDMA) and Geriatric Attitudes Scale (GAS) compared knowledge, attitudes, and behaviours between trainees who were or were not exposed to the curriculum. Rotation evaluations and semi-structured interviews with trainees and key informants explored learning experiences and the curriculum's impact on resident physician growth and development in geriatric competencies. RESULTS: Among trainees who completed the GCDMA (n = 19), those exposed to the rotation scored higher in knowledge compared to the unexposed cohort (14.4 ± 2.1 vs. 11.3 ± 2.0, p < 0.01). The following themes emerged from the qualitative analysis of 29 stakeholders: Increased awareness and comfort regarding geriatric medicine competencies, appreciation of the value of orthogeriatric collaboration, and suggestions for curriculum improvement. CONCLUSIONS: These results suggest that the Orthogeriatrics curriculum strengthens knowledge, behaviour, and comfort towards caring for older adults. Our study aims to inform further curriculum development and facilitate dissemination of geriatric education in surgical training programs across Canada and the world.
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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 | 0,057 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».