Tracking Clerkship Experience: Just What Do Clinical Clerks See on an Elder Care Rotation?
Notice bibliographique
Résumé
The Schulich School of Medicine, University of Western Ontario, Canada, has created a mandatory clerkship in Elder Care that consists of small group seminars, clinical experiences, and an Elder Care manual. This article describes the use of a paper-based log to track students' clinical encounters to determine whether the Elder Care clerkship offers students the opportunity for a broad range of clinical experiences to address curriculum objectives. Using a paper-based log that was completed after each clinical encounter, students recorded information including the reason for assessment, tests completed, care recommendations, and personal reflections. Each of 70 students completed an average of 5.5 logs. Cognitive/psychiatric, medical, functional, and social problems were reported in more than 83% of the logs. Almost all students saw at least one patient with cognitive decline and one with depressive symptoms. Only six students reported seeing a patient with delirium. Students were able to think reflectively on their experiences. In matching the clerkship objectives to the learning modality(ies) in which they were addressed, it was found that knowledge-related objectives were supported primarily by seminars and manual content. Skills-related objectives were supported primarily by clinical experiences. The clinical experience logs used in this study provided evidence that, in the Elder Care clerkship, for the most part, students are seeing what we think they should be seeing. Study results have informed the revision of the logs, which will be an ongoing method of tracking objectives and students' reflections and ensuring continuous quality improvement.
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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 | 0,006 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».