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Enregistrement W1887340830 · doi:10.36834/cmej.36695

Procedural skills training for Canadian medical students participating in international electives

2015· article· en· W1887340830 sur OpenAlexaffvenueabout
Joseph Margolick, David Kanters, Brian H. Cameron

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensMcMaster Children's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleMedical educationScale (ratio)MedicineBoot campPatient safetyPsychologyHealth careComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: International medical electives (IMEs) are unique learning opportunities; however, trainees can risk patient safety. Returning medical students often express concern about doing procedures beyond their level of training. The Canadian Federation of Medical Students has developed guidelines for pre-departure training (PDT), which do not address procedural skills. The purpose of this research is to determine which procedural skills to include in future PDT. METHODS: Twenty-six medical students who returned from IMEs completed surveys to assess PDT. Using a Likert scale, we compared procedures performed by students before departing on IME to those performed while abroad. We used a similar scale to assess which procedures students feel ought to be included in future PDT. RESULTS: There was no significant increase in number of procedures performed while on IME. Skills deemed most important to include in future PDT were intravenous line insertion, suturing of lacerations, surgical assisting and post-operative wound care. CONCLUSIONS: Pre-departure training is new and lacks instruction in procedural skills. Over half the students rated several procedural skills such as IV line insertion, suturing, assisting in surgery, post operative wound management and foley catheterization as important assets for future PDT.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,374 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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