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Enregistrement W4417498572 · doi:10.1177/15598276251342498

Implementation of the Lifestyle Medicine Residency Curriculum in a Francophone Family Medicine Residency at Université Laval: Lessons Learned From Québec, Canada

2025· article· en· W4417498572 sur OpenAlexaffabout
Frédérique Rondeau, Simon Phaneuf, Jacinthe Bordeleau, Caroline Laberge, Marie-Josée Laganière, Josée D'Amours, Samuel Boudreault, Sonia Sylvain, Caroline Rhéaume

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Lifestyle Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchLifestyle medicineCurriculumMEDLINEAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lifestyle medicine (LM) is gaining recognition in medical education. Université Laval, a Francophone university, is the first university in Canada to implement the Lifestyle Medicine Residency Curriculum (LMRC) developed by the American College of Lifestyle Medicine. This study aimed to evaluate the feasibility of implementing LM training for family residents in Quebec City. METHOD: Eight mentors adapted the English LMRC to Quebec's healthcare and cultural context while maintaining its core content. In September 2022, 16 family medicine residents participated in the program. Mentors collaborated with program directors to develop French-language materials, contextualize content, and create an online LM platform. Feedback from residents and mentors was collected through surveys, focus groups, and informal discussions to guide continuous improvements. RESULTS: Fifteen of 16 enrolled residents completed the program. Average attendance at monthly sessions was 70 %, with absences mainly due to night shifts or regional rotation. Resident showed strong engagement, with 100% completing modules asynchronously. Key factors for successful implementation included faculty mentors' and residents' engagement, and French-language materials tailored to the Quebec healthcare system. Challenges included limited French LM resources and a lack of co-located interdisciplinary teams. Strategic solutions involved creating a centralized online platform, protected learning time, aligning the program with existing curricula, and partnerships with community programs. CONCLUSION: Implementing LMRC demonstrated the feasibility of integrating LM training into a Francophone family medicine residency. Lessons learned may inform broader adoption in diverse linguistic and cultural settings.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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