The Impact of a New PGME Curriculum for Pain Management and Substance Use Disorder in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Context Residency education in pain management and substance use disorder in Canada is rarely delivered as a formal course. Often, it appears in fragments across multiple sessions, rotations, and specialty rotations. The lack of a standardized training and the challenge of the ongoing opioid crisis have led to the development and implementation of a new competency-based pain management and substance use disorder curriculum by the Association of Faculties of Medicine of Canada (AFMC). This study presents findings from a pilot evaluation study that examined the impact of the new curriculum on PGME residents’ knowledge of and ability to manage the various aspects of pain and substance use disorder. Setting/Data/Population We conducted pre-and post-evaluation surveys (n = 38) with PGME residents across multiple residencies in Canada. Descriptive and inferential statistical techniques (means, t-tests, Cohen’s D) were used to assess the impact of the training and the extent of improvement. Intervention PGME residents participated in an online training program consisting of six modules in pain management and substance use disorder between March and July 2022. Outcome Measures and Results Overall, participants demonstrated significant improvement in their perceived ability to identify, describe, explain, discuss, and manage all the learning outcomes assessed in the curriculum. Notably, participants’ ability to manage patients with substance use disorder increased by 45% (t = - 5.09, p < 0.05). Participants’ ability to apply planned, evidence-based, and responsive opioid tapering discussions increased by 57% (t = - 7.18, p < 0.05) while their ability to safely deprescribe opioids as safely as possible increased by 50% (t = - 6.35, p < 0.05). Conclusions The new curriculum impacted residents in this pilot significantly. Residents demonstrated significant improvements in the knowledge of opioids use and management. It has the potential to bridge the knowledge gap in pain management and substance use disorder in residency training across Canada. Upon completion of this curriculum, Canadian residents will be able to treat patients more effectively and will be better positioned to help tackle the opioid crisis.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».