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Enregistrement W7128382569 · doi:10.1093/ageing/afaf318.088

Converging Competencies: Commonalities and Alignments in Higher Specialist Training Curricula for Psychiatry, Neurology, and Geriatric Medicine in Ireland

2025· article· en· W7128382569 sur OpenAlexaff
Declan Mc Loughlin, Orla Hardiman

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumGeriatricsMultidisciplinary approachIrishNeurologyGeriatric psychiatryService (business)Population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Older adults commonly present with overlapping psychiatric, cognitive, and neurological conditions, requiring care that spans multiple specialties. In Ireland, Higher Specialist Training (HST) in Psychiatry, Neurology, and Geriatric Medicine has traditionally followed independent pathways. However, as the population ages and clinical complexity increases, integrated competencies and collaborative practice are essential. This study explored the extent to which current Irish HST curricula are aligned in their approach to ageing-related care. Methods A qualitative content analysis was conducted on the 2024 Irish HST curricula for Psychiatry (College of Psychiatrists of Ireland), Neurology, and Geriatric Medicine (Royal College of Physicians of Ireland). Learning outcomes and structural elements were reviewed, with a focus on interdisciplinary competencies, shared clinical placements, and integration in service design and delivery. Specific cross-references between specialties were mapped and analysed. Results The 2024 HST curricula in Psychiatry, Neurology, and Geriatric Medicine share an outcomes-based structure and emphasise communication, ethics, capacity assessment, and multidisciplinary care. Geriatric Medicine includes outcomes on managing psychiatric and neurological conditions, recommending placements in Psychiatry of Later Life and Neurology Movement Disorder services. Neurology requires collaboration with other specialties, including Psychiatry and Geriatrics. Psychiatry of Old Age training mandates geriatric and neurological competencies, with substantial time in relevant placements. All three curricula emphasise cognitive assessment, risk management, and integrated care, reflecting strong alignment in preparing trainees for complex ageing-related presentations. Conclusion There is significant alignment across the HST curricula in Psychiatry, Neurology, and Geriatric Medicine in Ireland, with deliberate cross-specialty placements and shared competencies in cognitive, neuropsychiatric, and functional assessment. These synergies provide a strong foundation for more integrated training models that better reflect the interdisciplinary needs of an ageing population. Structured joint modules or shared rotations could enhance workforce readiness and improve care quality for older adults. Units that offer co-location of training opportunities may provide advantages for trainees.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
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Résumé présentoui

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