How are psychosocial risks taught to Canadian occupational medicine residents?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current Canadian Occupational Medicine residency program training routes and curriculum are being redesigned, using a competence by design model and reverting to a primary entry specialty likely in 2027. This is an opportunity to improve training standards and better prepare residents to address psychosocial risk prevention and worker's compensation. AIMS: To conduct an environmental scan on the educational experience pertaining to mental health and psychosocial risks. METHODS: We conducted an environmental scan in 2025 collecting data on requirements, educational experiences, and examination on mental health and psychosocial risks for occupational medicine residents via contacts with program directors and the chair of the subspecialty exam committee, review of the national academic half-day curriculum, Royal College of Physicians and Surgeons of Canada standards and objectives, accreditation standards, and a recommended reference textbook. RESULTS: Few requirements are mandated in specialty accreditation standards, mostly about mental health and addiction medicine experiences, delivered by all programs. The national academic half-day curriculum includes 8% of programmed sessions on these issues (mental health and addiction medicine diagnosis, stress models, burnout, bullying, psychosocial risks and work organization). Several additional learning experiences were noted locally such as learning modules or optional webinars. CONCLUSIONS: Programs go beyond requirements and deliver educational experiences addressing psychosocial factors. Canadian academic occupational medicine specialists have been able to influence educational standards at the undergraduate level and have an opportunity to do the same with the updated residency standards. An international framework for psychosocial risks education in occupational medicine residency training may be helpful.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».