Academic half-day curricula in Canadian general internal medicine programs: A descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Canadian general internal medicine (GIM) subspecialty programs offer classroom-based teaching through academic half days (AHDs) to supplement clinical teaching. It is unclear how GIM programs can optimize AHDs to support trainees with heterogenous career paths, as nationwide guidance on AHD implementation is lacking. Methods: All 13 English-speaking Canadian GIM programs were invited to participate in a short-answer survey assessing 6 aspects of AHD. Two years of AHD topics from each program were extracted from provided curricular calendars and sorted into 10 categories. Results: The response rate was 100%. The assessed aspects of AHD, including the medium of delivery, total curricula time, frequency of AHD, and delegation of teaching and scheduling responsibilities differed across programs. Regarding the average total curricular time, most was spent on medical knowledge acquisition (30%) and self-directed time (35%). Most schools incorporated sessions on transition to practice ( n = 13/13; 100%) and evidence-based medicine ( n = 11/13; 85%). Fewer schools had simulation sessions ( n = 5/13; 38%) and point-of-care ultrasound teaching ( n = 5/13; 38%). Discussion: Classroom-based teaching is heterogeneously implemented across English-speaking Canadian GIM programs. Future studies exploring GIM trainees’ perceptions of AHDs’ purpose and effectiveness could provide valuable insights into how programs can best support their learners.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».