A Multidisciplinary and Formal Nutrition Education is Needed in Graduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Introduction A needs assessment survey was constructed to determine faculty resources and commitment for nutrition education from Graduate Medical educators. The null hypothesis was all specialties had insufficient faculty resources to educate about current nutritional practice. Methods and A needs assessment was sent in a survey format of 25 questions to 495 ACGME Residency Program Directors in Anesthesia, Family Medicine, Medicine, Pediatrics, Obstetrics and Gynecology and Surgery. There was a 14% response rate (72 programs), consistent with similar studies on the topic. Results The majority of respondents were primary care programs (32 Family Medicine, 23 Medicine and one Pediatric). Most program directors had a fair knowledge of nutrition themselves, with 10% reporting expert knowledge, and 41 programs did not identify an expert. The majority of experts were often not considered formal Graduate Medical educators (MDs = 37, RD = 38, Pharm D= 13, RN= 12 and PhD =7). Nutrition education occurs informally, by non‐MD providers as only 19 residencies had a formal nutrition course. Seventy seven percent of residencies felt they did not meet the required educational goals for and 72% felt a national curriculum would overcome this obstacle. Conclusions There is indeed a dearth of nutrition education in current graduate medical education. Most programs lack the expertise/commitment to teach a formal course but recognize the need to meet educational requirements. Most programs rely on non‐MD multidisciplinary experts to teach residents. A broad based, diverse specialty educational program taught by MDs and other non‐MD experts is needed for training in nutrition during residency.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».