New horizons in undergraduate geriatric medicine education
Notice bibliographique
Résumé
Current projections show that between 2000 and 2050, increasing proportions of older individuals will be cared for by a smaller number of healthcare workers, which will exacerbate the existing challenges faced by those who support this patient demographic. This review of a collection of Age and Ageing papers on the topic in the past 10 years explores (1) what best practice geriatrics education is and (2) how careers in geriatrics could be made more appealing to improve recruitment and retention. Based on these deeper understandings, we consider, as clinician educators, how to close the gap both pragmatically and theoretically. We point out paradigm shifting solutions that include innovations at the Undergraduate level, use of simulation, incorporation of learner and patient perspectives, upskilling professionals outside of Geriatrics and integration of practice across disciplines through Interprofessional Learning. We also identify an education research methodological gap. Specifically, there is an abundance of simple descriptive or justification studies but few clarification education studies; the latter are essential to develop fresh insights into how Undergraduate students can learn more effectively to meet the needs of the global ageing challenge. A case of improving understanding in delirium education is presented as an illustrative example of a new approach to exploring at greater depth education and outlines suggested directions for the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».