A comparative analysis of graduate preparedness for a career in General Internal Medicine before and after national subspecialty recognition to inform curricular changes: have we met the mark?
Notice bibliographique
Résumé
Background: A survey of General Internal Medicine (GIM) graduates published in 2006 revealed large training gaps that informed the development of the first national GIM objectives of training in 2010. The first recognized GIM certification examination was written by candidates in 2014. The landscape is again changing with the introduction in 2019 of competency-by-design (CBD) to GIM training. This study aims to examine pre-existing and emerging training gaps with standardization of GIM curricula and identify new training needs to inform CBD curricula. Methods: GIM graduates from all 16 Canadian programs from 2014 -2019 were emailed a survey modeled after the original study published in 2006. Graduates were asked about their preparedness and importance ratings for various elements of practice. Results: Many of the previously identified gaps (difference between importance and preparedness ratings) have been resolved in specific clinical areas (obstetrical and perioperative medicine) and skills (exercise stress testing) although some still require ongoing work in areas such as substance use disorders. Importantly, gaps still exist in preparedness for some intrinsic roles (e.g. managerial skills). Conclusions: The development of a national GIM curriculum has helped close some educational gaps but some still exist. Our study provides data needed to meet the evolving needs of our graduates.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».