Creating an evidence-based pediatric urology advanced practice provider orientation program
Notice bibliographique
Résumé
The authors sought to understand the background and training of pediatric urology advanced practice providers (APP) to create an orientation program that improves APP preparation for subspecialization in pediatric urology. Obtaining these data will allow for the development of an evidence-based approach to educating the new pediatric urology APP at a national level. An anonymous survey was sent to the 331 members of the Pediatric Urology Nurses & Specialists (PUNS) professional organization to assess the qualities of orientation and training at institutions across the nation. Descriptive statistics were used to characterize the results of the survey for this group of participants. A total of 49 participants (15% response rate) participated in this survey. Most participants reported completion of a one to three-month orientation program (57.2%) that was moderately structured (57.1%). The overall mean self-rating of preparedness was 6.2 out of 10 at the conclusion of their training. However, this rating varied between participants who had training programs under and over three months duration (p < .001). Most respondents felt that they were not optimally prepared to enter the field. The survey results show that longer training programs (at least three months) lead to higher levels of self-assuredness. The pediatric urology APP orientation program at the authors' institution will be adjusted to meet the concerns of the survey participants to ensure a more equipped team of advanced practice providers. The authors hope that this will serve as a guideline for institutions across the country to train pediatric urology APPs.
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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 | 0,034 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».