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Enregistrement W4387132707 · doi:10.21203/rs.3.rs-3317991/v1

Expanding the Frontiers of Distributed Medical Education (DME) in Psychiatry: Perspectives on Facilitators, Obstacles, and Influential Factors Affecting Psychiatrists' Willingness to Engage in Scholarly Activities

2023· preprint· en· W4387132707 sur OpenAlexaffabout
Raquel da Luz Dias, Lara Hazelton, Mandy Esliger, Peggy Alexiadis Brown, Philip G. Tibbo, Nachiketa Sinha, Anthony Njoku, Satyanarayana Satyendra, Sanjay Siddhartha, Faisal Rahman, Hugh Maguire, Gerald Gray, Mark Bosma, Deborah Parker, Owen Connolly, Adewale Raji, Alexandra Manning, Alexa Bagnell, Reham Shalaby, Vincent I. O. Agyapong

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceLogistic regressionPsychologyPsychiatryMedical educationFamily medicineMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Distributed Medical Education (DME), a decentralized model focused on smaller cities and communities, has been implemented worldwide to bridge the gap in psychiatric education. However, successful implementation and expansion of DME requires a thorough understanding of enablers, barriers, and the factors influencing psychiatrists' participation in scholarly activities, with faculty engagement playing a crucial role. This study aims to explore the expansion of DME in psychiatry, specifically focusing on these aspects. Methodology : This cross-sectional study was conducted as part of an environmental scan of Dalhousie Faculty of Medicine’s DME programs in Nova Scotia and New Brunswick. Quantitative data was collected through online surveys administered to psychiatrists from eight administrative health zones in both provinces. The surveys gathered information on sociodemographic factors, practice-related characteristics, and medical education. Statistical analyses, including descriptive analysis, chi-square tests and logistic regression, were performed to identify associations and predictors. Results The study included 60 psychiatrists practicing in both provinces. The findings reveal a gender imbalance in the psychiatric workforce, with a majority of participants (40/58, 69%) being male. International medical graduates made significant contributions to the psychiatric workforce (39/60, 65%). A considerable number of psychiatrists (43/59, 72.9%) held academic appointments, reflecting a strong academic presence. General adult psychiatry emerged as the primary specialization (37/58, 63.8%), and just above a third reported practicing psychotherapy (22/58, 37.9%). Factors such as availability for formal training, holding academic appointments, and practicing psychotherapy influenced psychiatrists' willingness to engage in scholarly activities. Conclusion This study provides valuable insights into the profiles and perspectives of psychiatrists regarding e DME in the Maritimes Provinces. Implementing the recommendations stemming from this research has the potential to enhance medical education and optimize psychiatrists' engagement in scholarly activities, ultimately contributing to the development of a comprehensive and equitable mental health system.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,387 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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