Impact of Geriatric Emergency Fellowship Training on the careers of Emergency Physicians
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The geriatric population continues to increase and will impact the emergency department (ED). Older adult patients require different care from other groups of patients. Hence, it is essential to create a workforce that specializes in geriatric emergency medicine (GEM). Geriatric emergency medicine fellowships were developed to serve this need. However, despite 20 years since the creation of GEM fellowships, it is not known how GEM fellowships have impacted the career of graduates of GEM fellowships. The goal of this study is to examine the impact of these geriatric emergency fellowship training programs on the career of geriatric emergency fellows. Methods We surveyed the emergency physicians who had graduated from GEM fellowship programs in the US and Canada by using a 36-question, web-based questionnaire. The survey was pilot-tested on five GEM experts, fellowship graduates, and a GEM fellowship director. Result We had a 68% survey completion rate, two partially answered the study. All participants reported that they continue to have GEM as a part of his/her career. More than half either received grants, published papers, helped establish GEM divisions or caring in their hospital, and worked beyond clinical work in the ED, including academic and administrative fields. More than 80% reported that their fellowship helped obtain their current positions and was helpful in career progression. Approximately two-thirds were satisfied with their current work/life balance. Conclusion The GEM fellowship training has been impactful in the careers of former GEM fellows and has contributed to many becoming leaders in GEM clinical service, administration, education, and research. It can serve as a stepping stone to a leadership position in a GEM career. Furthermore, our study demonstrates that GEM graduates report high levels of career and clinical satisfaction.
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 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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».