Impact of general practice / family medicine training on Japanese junior residents:a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite international recognition of the impact of general practice / family medicine training on postgraduate training outcomes, there have been few reports from Japan. METHODS: Junior residents who participated in community medicine training for one month between 2019 and 2022 were enrolled in the study. The settings were five medical institutions (one hospital and four clinics) that had full-time family doctors. The junior residents were assigned to one of these institutions. The training content mainly consisted of general ambulatory care, home medical care, community-based care, and reflection. The junior residents evaluated themselves at the beginning and end of their training, and the family doctors evaluated the junior residents at the end. The evaluation items were 36 items in 10 areas, based on the objectives outlined in the Guidelines for Residency Training - 2020 Edition, and were rated on a 10-point Likert scale. In the statistical analysis, Wilcoxon signed rank test of two related groups was performed to analyze changes between pre and post self-evaluation, and the effect size r was calculated. RESULTS: Ninety-one junior residents completed the study. Their self-evaluations showed statistically significant increases in all 36 items. The effect size was large in 33 items. The family doctors' evaluation was 8-9 points for all 36 items. CONCLUSION: General practice / family medicine training may greatly contribute to the acquisition of various required clinical abilities in postgraduate training even in Japan.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».