A Canadian survey of medical students and undergraduate deans on the management of patients living with obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With over 26% of Canadian adults living with obesity, undergraduate medical education (UGME) should prepare medical students to manage this chronic disease. It is currently unknown how the management of patients living with obesity is taught within UGME curricula in Canada. This study (1) examined the knowledge and self-reported competence of final-year medical students in managing patients living with obesity, and (2) explored how this topic is taught within UGME curricula in Canada. METHODS: We distributed two online surveys: one to final-year medical students, and another to UGME deans at 9 English-speaking medical schools in Canada. The medical student survey assessed students' knowledge and self-reported competence in managing patients living with obesity. The dean's survey assessed how management of patients living with obesity is taught within the UGME curriculum. RESULTS: One hundred thirty-three (6.9%) and 180 (9.3%) out of 1936 eligible students completed the knowledge and self-reported competence parts of the survey, respectively. Mean knowledge score was 10.5 (2.1) out of 18. Students had greatest knowledge about etiology of obesity and goals of treatment, and poorest knowledge about physiology and maintenance of weight loss. Mean self-reported competence score was 2.5 (0.86) out of 4. Students felt most competent assessing diet for unhealthy behaviors and calculating body mass index. Five (56%) out of 9 deans completed the survey. A mean of 14.6 (5.0) curricular hours were spent on teaching management of patients living with obesity. Nutrition and bariatric surgery were most frequently covered topics, with education delivered most often via large-group sessions and clinical activities. CONCLUSIONS: Canadian medical students lack adequate knowledge and feel inadequately prepared to manage patients living with obesity. Changes to UGME curricula may help address this gap in education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».