Evaluating the perceptions of Canadian urology residents and program directors regarding the current training in genitourinary imaging
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Competency in interpreting genitourinary (GU) imaging is an important skill for urologists; however, no nationally accredited GU imaging curriculum exists for Canadian urology residency training programs. The main objectives of our study were to 1) characterize GU imaging training in Canada; (2) evaluate residents' self-perceived competencies in interpreting GU imaging; (3) explore program directors' (PD) and residents' perceptions regarding the current imaging curriculum and suggestions for future directions. METHODS: From November to December 2022, a survey examining current imaging education in residency, perceived resident imaging knowledge, avenues for improvement in imaging education, and the role of point-of-care ultrasound within urology was distributed to all Canadian urology PDs and residents. RESULTS: All PDs (13/13) and 40% (72/178) of residents completed the survey. Only two programs had a formal GU imaging curriculum. PDs and residents reported trainees were least comfortable interpreting Doppler ultrasound of renal, gonadal, and penile vessels. PDs reported that residents were most comfortable with non-contrast computed tomography (CT) scans (9.5/10), CT urogram (9.3/10), and retrograde pyelography (9.3/10). All but one PD favored increasing imaging training in their program. PDs highlighted the lack of time in the curriculum (n=3) and lack of educators (n=3) as the primary barriers to increasing imaging training in their program. CONCLUSIONS: Most PDs and residents believe there needs to be more imaging training offered at their institution; however, addressing this is challenging due to the limited time in the curriculum and the need for available educators.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».