Measurement-based Care Training Curriculum in Psychiatry Residency Programs: Four-year Implementation Experience and Future Directions.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In 2019, the authors began implementing a measurement-based care (MBC) curriculum into two residency programs at West Virginia University (WVU) and Delaware Psychiatric Center (DPC). The authors present findings from the four-year implementation period and describe a web-based MBC course that aims to train attendings and residents across the United States (US) and abroad. METHODS: The web-based MBC course includes four readings (the MBC instruction manual, the Standard for Clinicians' Interview in Psychiatry [SCIP] glossary, clinician-administered [CA] scales, and self-administered [SA] scales), four didactic presentations (MBC basics, psychopathology assessment, epidemiological concepts, and psychiatric measures), and four video interviews. The web-based MBC course is accessible through the WVU online continuing medical education (CME) web courses. The modified MBC psychiatry residency training curriculum includes four didactic lectures taught by MBC-trained faculty members and attendings. Residents practice using the scales during their inpatient and outpatient rotations and complete the web-based MBC course before graduation. RESULTS: The web-based MBC course was used to train most of the attendings in the WVU and DPC residency programs. Both programs now require residents to complete the web-based MBC course before graduation. Of the 52 residents in both programs, 26 residents (50%) had completed the training at the time of writing this article. CONCLUSION: The web-based MBC course was successfully implemented in two US residency programs and is now available for clinicians around the world to access. Free access to the SCIP scales will be granted to psychiatry residency programs implementing the MBC curriculum.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».