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Enregistrement W4383337697 · doi:10.1371/journal.pone.0287857

Perspectives and experiences of the first geriatricians trained in Canada

2023· article· en· W4383337697 sur OpenAlexaffabout
Eric Wong, Alexander Day, Maria L. Zorzitto, Joanna E. M. Sale

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyGeriatricsThematic analysisMedicineQualitative researchFamily medicineMedical educationGerontologyNursingSociologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many Canadian-trained geriatricians from the subspecialty's first decade of existence continue to practice today. The objective of this study was to examine the experiences and perspectives of the earliest cohort of geriatricians in Canada. Using qualitative description method, we conducted semi-structured interviews to explore participants' experiences in training and practice. We included geriatricians who trained in Canada between 1980-1989 and were in active clinical practice as of October 2021. Each transcript was coded independently by two investigators. Thematic analysis was used to develop key themes. Fourteen participants (43% female, mean years in practice 35.9) described their choice to enter geriatric medicine, their training process, the roles of a geriatrician, challenges facing the profession and advice for trainees. Two themes were developed from the data: (i) advocacy for the older adult and (ii) geriatrics as "the road less taken". Advocacy was described as the "core mission" of a geriatrician. Participants discussed the importance of advocacy in clinical practice, education, research and disseminating geriatric principles in the health system and society. "The road less taken" reflected the challenges participants faced during training, which led to relatively few geriatricians for the growing number of older adults in Canada. Despite these challenges, participants described rewarding careers and encouraged trainees to consider the profession.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0240,010
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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