“Not doing it justice”: Perspectives of Recent Family Medicine Graduates on Mental Health and Addictions Training in Residency
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Family physicians report feeling inadequately prepared to meet the evolving mental health care needs of the population. Little scholarship exists evaluating the effectiveness of curricula designed to teach mental health and addiction (MH&A) care to family medicine (FM) residents. As such, the purpose of this study was to explore the experiences of recent FM residency graduates in providing mental health care, and their perceptions of mental health training gaps during their residencies. METHODS: A qualitative descriptive study design was conducted by 8 recent graduates of the University of Toronto's FM residency program, who participated in semi-structured video interviews. A thematic analysis approach was used to collect and analyze the data. RESULTS: Through thematic analysis, 3 overarching themes were developed: (1) barriers in providing mental health and addiction care, (2) curriculum renewal, and (3) the role of FPs and professional identity. Consistent with the literature, the majority of recent FM graduates expressed discomfort when managing patients with mental health and addiction concerns. Additionally, participants perceived residency program time constraints, rotational site differences, and limited exposure to marginalized populations all impacted learning and mastery of skills. CONCLUSION: The findings of this study underscore current gaps within the FM residency curriculum and highlight the need to address current curricular deficits.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».