Enhancement of medical student performance through narrative reflective practice: a pilot project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Narrative Reflective Practice (NRP) is a process that helps medical students become better listeners and physicians. We hypothesized that NRP would enhance students' performance on multiple-choice question exams (MCQs), on objective structured clinical examinations (OSCEs), and on subjective clinical evaluations (SCEs). METHODS: The MCQs, OSCEs and SCEs test scores from 139 third year University of Alberta medical students from the same class doing their Internal Medicine rotation were collected over a 12 month period. All preceptors followed the same one-hour clinical teaching format, except for the single preceptor who incorporated 2 weeks of NRP in the usual clinical teaching of 16 students. The testing was done at the end of each 8-week rotation, and all students within each cohort received the same MCQs, OSCE and SCEs. RESULTS: Independent t-tests were used to assess group differences in the mean MCQ, OSCE and SCE scores. The group receiving NRP training scored 4.7% higher on the MCQ component than those who did not. The mean differences for OSCE and SCE scores were non-significant. CONCLUSIONS: Two weeks NRP exposure produced an absolute increase in students' MCQ score. Longer periods of NRP exposure may also increase the OSCE and SCE scores. This promising pilot project needs to be confirmed using several trained preceptors and trainees at different levels of their clinical experience.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».