Medical students′ and postgraduate residents′ observations of professionalism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing interest in teaching professionalism to medical learners. The purpose of this study was to explore professionalism observed among medical learners and faculty in a Canadian academic institution. METHODS: A total of 253 medical learners (30% response rate) completed an online survey measuring medical professionalism. The survey used a validated professionalism scale "Climate of Professionalism", which queries subjects' observations of professional and unprofessional behavior in clinical teaching environments. RESULTS: Overall, 73.3% of medical learners felt prepared in the area of medical professionalism. Differences existed in observed professionalism by level of training. By respondents' reports, both medical students and residents viewed their peer groups as more professional than the other. Both groups also rated faculty as the poorest in terms of observed professional behaviors but the best in observed unprofessional behavior. DISCUSSION: Most learners in this Canadian medical school felt well prepared in the area of professionalism, and each training level viewed their peer group as the most professional. Peer groups may rate themselves more favorably due to increased interaction with their group, and active recall of professional communications. This study found differences in observations of professionalism by training level, therefore provides support for specialized professionalism education tailored to the learners level of medical training.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».