When Should Students Learn Essential Physical Examination Skills? Views of Internal Medicine Clerkship Directors in North America
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether any consensus exists among internal medicine clerkship directors regarding when students should acquire proficiency in selected physical examination (PE) skills. METHOD: In 2004, the annual survey of Clerkship Directors in Internal Medicine (CDIM) included a question about the timing of PE-skills proficiency. (CDIM members are from 123 U.S. and Canadian medical schools.) A total of 259 members (123 institutional and 136 individual members) were asked the following question about 39 common physical examination skills, selected using a consensus process among the authors and members of the CDIM Council: "When in the medical school curriculum should medical students acquire proficiency for the following skills?" RESULTS: There were 157 respondents, an overall response rate of 60%. There were 89 (72%) responding institutional members and 68 (50%) responding individual members. Respondents agreed that 31 (80%) of the skills should be learned by the end of the clerkship year. However, considerable variability existed regarding when in the curriculum those skills should be learned: for only 18 of 39 skills was there 80% agreement on skills-learning timing. CDIM members were divided on whether normal examination findings should be learned before or during the clerkships. CONCLUSIONS: Variability existed among CDIM members regarding their expectations for the timing of student physical examination learning in the undergraduate medical curriculum. Creating a common vision among clerkship directors and faculty regarding what neophyte clinicians must learn to do and when they are expected to be able to do it will help to address the issue of physical examination proficiency standards of medical students.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».