P.133 ‘Building Your Neurology Acumen’: a flipped classroom approach to strengthen Internal Medicine residents’ neurological skills
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rotating internal medicine (IM) residents do not feel adequately prepared to approach patients with neurologic issues. The purpose of this project was to conduct a needs assessment to determine the optimal components and delivery of a neurology curriculum for internal medicine residents. Methods: We utilized a mixed-methods design and recruited participants through a combination of purposive and convenience sampling. We conducted interviews with IM residents (n=12) and focus groups with neurology residents (n=7) and neurology staff (n=8). IM residents completed entry- and post-call surveys while on a neurology rotation. Results: Themes according to Kern’s framework for curriculum development: 1. Problem: Discomfort and perception of under-preparedness amongst IM trainees 2. Needs Assessment: What the learners (stakeholders) think they need to know vs. what their teachers want them to know vs external requirements (Royal College) 3. Goals/objectives: What content is relevant for clinical requirements vs assessments? 4. Methods and setting: Didactic vs bedside vs virtual 5. Implementation of the curriculum 6. Evaluation and feedback Conclusions: Our findings illustrate a possible mismatch between internal medicine residents’ needs and neurologist teachers’ expectations in teaching neurology. Addressing learners’ needs could enhance neurology knowledge and sense of preparedness when encountering patients with neurologic issues.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».