Peer‐assisted bedside teaching rounds
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although postgraduate trainees play a well-accepted role in medical education, little consideration has traditionally been given to senior undergraduate trainees as teachers. Recently, research has shown senior medical students (SMS) can play an effective teaching role for junior medical students (JMS) in non-clinical medical settings. PURPOSE: The purpose of our study was to understand the perceptions of SMSs as teachers in a clinical environment for JMS. METHOD: All students who participated in our peer-led bedside teaching programme from September 2010 to May 2012 were invited to complete a questionnaire following their teaching session. Fifty-six of 70 JMS (80%) and 15 of 15 SMS (100%) participated. Survey questions addressed learning, bedside experiences, teacher effectiveness and the overall usefulness of these sessions. The data collected were analysed for significance of the perceptions reported. RESULTS: We found students reported positive and statistically significant results in all domains examined. JMS reported that sessions were highly valuable learning, improved confidence and comfort at the bedside, had excellent teaching and were a valuable addition to their clinical skills training. SMS reported getting highly valuable learning through preparation and developing improved comfort in a teaching role. Little consideration has traditionally been given to senior undergraduate trainees as teachers CONCLUSIONS: Our findings demonstrate that peer-directed learning in undergraduate medical education can be effectively implemented in the clinical arena.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,009 |
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 ».