Challenges Facing Emergency Medicine Residents in Saudi Arabia: A Cross-Sectional Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Challenges related to the residency programme differ according to residents’ roles, interactions, culture, responsibilities and expectations. Aim: This study aims to explore the challenges faced by emergency medicine physicians during their residency programme. We also aim to investigate the influence of several demographic variables on their training experience. Method: This is a cross-sectional study, conducted in Saudi Arabia from June, 2021 to July 2021, using a survey designed by the author. Results: The total number of participants was 37. Of these, 24.3% (n=9) were R1 residents, 10.8% (n=4) were R2, 35.1% (n=13) were R3, and 29.7% (n=11) were R4. While most of the participants (89%) clearly understood which reference to use for studying, only 56.7% had a clear understanding of how to study for the exams. Reading club was advocated by 72% of participants, and only half the participants had a positive perception of leading, preparing, and discussing topics during academic activity. Of all the residency levels, R3 residents were the most supportive of having expert physician guidance during ED procedures, p=0.04. Other factors given more importance by R3 residents than by other levels were mentorship, p=0.051, and having a course review for the exam, p=0.001. Conclusion: This study uncovers several challenges reported by participants from different residency levels. We noted that the R3 training level, being a period of transition from junior to senior level, is a significant period requiring more attention; more emphasis on mentorship and reading club is advocated.
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.
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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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