Mentorship Programs in Residency: A Scoping Review
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
Background: Mentorship during residency training is correlated with improved outcomes. Many residency programs have implemented formal mentorship programs; however, reported data for these programs have not been previously synthesized. Thus, existing programs may fall short on delivering effective mentorship. Objective: To synthesize current literature on formal mentorship programs in residency training in Canada and the United States, including program structure, outcomes, and evaluation. Methods: In December 2019, the authors performed a scoping review of the literature in Ovid MEDLINE and Embase. The search strategy included keywords relevant to mentorship and residency training. Eligibility criteria included any study describing a formal mentorship program for resident physicians within Canada or the United States. Data from each study were extracted in parallel by 2 team members and reconciled. Results: A total of 6567 articles were identified through the database search, and 55 studies met inclusion criteria and underwent data extraction and analysis. Though reported program characteristics were heterogenous, programs most commonly assigned a staff physician mentor to a resident mentee with meetings occurring every 3 to 6 months. The most common evaluation strategy was a satisfaction survey at a single time point. Few studies performed qualitative evaluations or used evaluation tools appropriate to the stated objectives. Analysis of data from qualitative studies allowed us to identify key barriers and facilitators for successful mentorship programs. Conclusions: While most programs did not utilize rigorous evaluation strategies, data from qualitative studies provided insights into barriers and facilitators of successful mentorship programs, which can inform program design and improvement.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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