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Enregistrement W1983637623 · doi:10.1097/00001888-200303000-00023

Educational Effects of International Health Electives on U.S. and Canadian Medical Students and Residents

2003· review· en· W1983637623 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew Thompson, Mark K Huntington, Dan Hunt, Linda Pinsky, Jonathon J. Brodie

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2003
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumInclusion (mineral)MEDLINEFamily medicineMedical educationHigher educationMedicineEducational measurementPsychologyHealth carePedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the educational effects of international health electives (IHEs) on participants. IHEs are a popular component of many medical school and residency program curricula, and are reported to provide benefits in knowledge, skills, and attitudes. METHOD: The authors reviewed all studies reported in Medline and ERIC databases that have assessed the educational effects of IHEs on U.S. and Canadian medical students and residents. Data extracted from eligible studies included type and duration of IHE, details of survey instrument, response rate, comparison group, and outcomes. Seven of the eight eligible studies assessed educational effects on participants using self-reported questionnaires; a single study used an objective measurement of knowledge. RESULTS: Eight studies involving 522 medical students and 166 residents met inclusion criteria. IHEs appear to be associated with career choices in underserved or primary care settings and recruitment to residency programs. They also appear to have positive effects on participants' clinical skills, certain attitudes, and knowledge of tropical medicine. CONCLUSION: IHEs appear to have positive educational influences on participants' knowledge, skills, and attitudes. Furthermore, IHEs may play some role both in recruiting residents and in their choices of careers in primary care and underserved settings. Future directions for research in this field are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,424 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations362
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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