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Enregistrement W4394872895 · doi:10.1089/jwh.2023.0960

Trainee Perspectives Regarding the Effect of the <i>Dobbs v. Jackson Women’s Health Organization</i> Supreme Court Decision on Obstetrics and Gynecology Training

2024· article· en· W4394872895 sur OpenAlexaff
Kate V. Meriwether, Shunaha Kim-Fine, Tova Ablove, Arthur Ollendorff, Lindsay E. Dale, Jamie W. Krashin, William D. Winkelman, Francisco J. Orejuela, Donna Mazloomdoost, Cara L. Grimes, A. Jenna Beckham, Katie Propst, Maria Florian‐Rodriguez, Jema Turk, Olivia H. Chang, Sarah Horvath, Stephanie Ros, Catrina C. Crisp, Timothy R. Petersen, Cheryl B. Iglesia

Notice bibliographique

RevueJournal of Women s Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduate medical educationObstetrics and gynaecologyMedicineAccreditationCompetence (human resources)MilestoneSupreme courtFamily medicineMedical educationHealth carePsychologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: We aimed to describe obstetrics and gynecology (OBGYN) trainees’ anticipation of how the Dobbs v. Jackson Women’s Health Organization (Dobbs) U.S. Supreme Court decision may affect their training. Methods: A REDCap survey of OBGYN residents and fellows in the United States from September 19, 2022, to December 1, 2022, queried trainees’ anticipated achievement of relevant Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) training milestones, their concerns about the ability to provide care and concern about legal repercussions during training, and the importance of OBGYN competence in managing certain clinical situations for residency graduates. The primary outcome was an ACGME program trainee feeling uncertain or unable to obtain the highest level queried for a relevant ACGME milestone, including experiencing 20 abortion procedures in residency. Results: We received 469 eligible responses; the primary outcome was endorsed by 157 respondents (33.5%). After correction for confounders, significant predictors of the primary outcome were state environment (aOR = 3.94 for pending abortion restrictions; aOR = 2.71 for current abortion restrictions), trainee type (aOR = 0.21 for fellow vs. resident), and a present or past Ryan Training Program in residency (aOR = 0.55). Although the vast majority of trainees believed managing relevant clinical situations are key to OBGYN competence, 10%–30% of trainees believed they would have to stop providing the standard of care in clinical situations during training. Conclusions: This survey of OBGYN trainees indicates higher uncertainty about achieving ACGME milestones and procedural competency in clinical situations potentially affected by the Dobbs decision in states with legal restrictions on abortion.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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