The impact of trained patient educators on musculoskeletal clinical skills attainment in pre-clerkship medical students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the high burden of musculoskeletal (MSK) diseases, few generalists are comfortable teaching MSK physical examination (PE) skills. Patient Partners® in Arthritis (PP®IA) is a standardized patient educator program that could potentially supplement current MSK PE teaching. This study aims to determine if differences exist in MSK PE skills between non-MSK specialist physician and PP®IA taught students. METHODS: Pre-clerkship medical students attended 2-hour small group MSK PE teaching by either non-MSK specialist physician tutors or by PP®IA. All students underwent an MSK OSCE and completed retrospective pre-post questionnaires regarding comfort with MSK PE and interest in MSK. RESULTS: 83 students completed the OSCE (42 PP®IA, 41 physician taught) and 82 completed the questionnaire (42 PP®IA, 40 physician taught). There were no significant differences between groups in OSCE scores. For all questionnaire items, post-session ratings were significantly higher than pre-session ratings for both groups. In exploratory analysis PP®IA students showed significantly greater improvement in 12 of 22 questions including three of five patient-centred learning questions. CONCLUSIONS: PP®IA MSK PE teaching is as good as non-MSK specialist physician tutor teaching when measured by a five station OSCE and provide an excellent complementary resource to address current deficits in MSK PE teaching.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».