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Enregistrement W4319989935 · doi:10.1370/afm.21.s1.3508

Gaps and Recommendations for Canadian Continuing Professional Development Pain Management and Substance Use Disorder Programs

2023· article· en· W4319989935 sur OpenAlexaboutno aff
Amber Hastings‐Truelove, Lisa Graves, Jennifer Turnnidge, Angela Coderre-Ball, Nancy Dalgarno, Britney Lester

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Inclusion (mineral)PopulationMedicineContent analysisMedical educationContinuing medical educationProfessional developmentPsychologyContinuing education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Opioid overdoses and surging death rates are a national public health crisis for Canada. All physicians have a key role to play in curbing the opioid epidemic and this begins with education. Formal medical education for pain management and substance use disorder is not often taught as its own unit, rather it is integrated in fragments across multiple medical courses and clinical rotations. For Canadian physicians, there can be considerable variance in the topics and number of hours of training received in these areas. These variances in education, and the ongoing opioid crisis, make continuing professional development (CPD) opportunities important. Objective: To identify pain management and substance use disorder training needs for Canadian physicians. Study Design and Analysis: This qualitative study, using open-ended survey questions and interviews, identified CPD pain management and substance use disorder programs currently available, the key competencies physicians need in these topic areas, and gaps in existing educational offerings. Surveys were conducted online and by telephone. Interviews were conducted virtually and transcribed verbatim. All qualitative data was thematically analyzed using open coding. Setting and Population Studied: Representatives from 11 CPD offices at Canadian medical schools participated in the survey. Interviews were conducted with 14 Canadian pain management and substance use experts, and with representatives from national medical associations. Outcome Measures/Results: Key strengths of existing CPD pain programs included interactions with other learners, the inclusion of up-to-date, evidence-informed content, and adaptation to learner needs. Gaps of current programs included a lack of patient experiences, interactivity, knowledge application, and interdisciplinary offerings. Recommendations for future CPD programming include collaborative, interprofessional engagement, context-specific scenarios/case studies for training purposes, interactive engagement of learners, application of knowledge to clinical practice, pre- and post- program resources, and program evaluation. Conclusions: It is evident from this study that there is a need for pain management and substance use disorder CPD courses that compliment and build on existing programs. The AFMC’s bilingual CPD Pain Management and Substance Use Disorder Curriculum is currently being piloted with physicians across Canada’s 17 medical schools.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0170,004
Communication savante0,0150,009
Science ouverte0,0090,008
Intégrité de la recherche0,0110,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,004

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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