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Enregistrement W4390381884 · doi:10.1212/ne9.0000000000200111

Education Research: Educating Child Neurology Residents About Psychogenic Nonepileptic Seizures

2023· article· en· W4390381884 sur OpenAlexaboutno aff
Afsaneh Talai, Daniel Freedman, Dara V.F. Albert

Notice bibliographique

RevueNeurology Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychogenic diseaseCurriculumNeurologyMedicineQuarter (Canadian coin)PsychiatryPsychologyMedical diagnosisEpilepsyFamily medicineMedical educationPediatricsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: Psychogenic nonepileptic seizures (PNES) are difficult to differentiate from epileptic seizures (ES) even for neurologists who see these conditions frequently. This difficulty is due to overlapping semiologic findings between the 2 diagnoses. Previous studies have shown that trainees, including neurology trainees, are not accurate in differentiating PNES from ES. Neurologists often find the communication of PNES difficult. Despite these challenges, most programs do not have formal curricula for teaching PNES, and there are no standards for residency curricula in this topic. The aim of this study was to understand the gaps in resident education on PNES. Methods: This study was accomplished through a needs assessment of current pediatric neurology residents and residency program directors (PDs). Two unique surveys were distributed, 1 for child neurology trainees and 1 for PDs. Questions were designed to understand trainees' self-reported knowledge, confidence, current education received, and desired teaching. Similarly for PDs, questions were designed to assess the state of education on PNES at their programs, sufficiency of education, and their desire for standardized curriculum. Results: Sixty-eight trainees and 21 PDs responded to the survey. Approximately one-quarter of trainees reported neutral to low levels of confidence and 38% reported neutral to low levels of knowledge in caring for patients with PNES. Trainees reported that directing patients with PNES to appropriate management was the most challenging aspect of care, followed by communicating the diagnosis, with 60% and 46% reporting difficulty, respectively. Only 21% of residents felt their current PNES education needs no improvement. One-fifth of PDs felt their current PNES education is not sufficient, and all reported they would incorporate a standardized curriculum. Trainees reported preferring to learn about this topic through lectures and simulation, while PDs preferred online modules and simulation. Discussion: While residents and PDs report high confidence and knowledge in treating pediatric patients with PNES, respondents felt improvement is needed to their curricula regarding this topic. Multiple learning methods are preferred, with emphasis on communicating the diagnosis and management of patients once the diagnosis has been made. PDs desire a standardized curriculum and would incorporate one into their programs. Findings of this study could be used to create a national curriculum.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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