Evaluation of off-service rotations at National Guard Health Affairs: Results from a perception survey of off-service residents
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: "Off-service" clinical rotations are part of the necessary requirements for many residency training programs. Because these rotations are off-service, little attention is given to their structure and quality of training. This often leads to suboptimal educational experience for the residents on these rotations. AIMS: The aim of this study was to assess medical residents' perceptions, opinions, and levels of satisfaction with their "off-service" rotations at a major residency training site in Saudi Arabia. It was also to evaluate the reliability and validity of a questionnaire used for quality assurance in these rotations. Improved reliability and validity of this questionnaire may help to improve the educational experience of residents in their "off-service" rotations. MATERIALS AND METHODS: A close-ended questionnaire was developed, Pilot tested and distributed to 110 off-service residents in training programs of different specializations at King Fahad Naitonal Guard Hospital and King Abdulziz Medical City, Riyadh, Saudi Arabia, between September 2011 and December 2011. RESULTS: A total of 80 out of 110 residents completed and returned the questionnaire. Only 33% of these residents had a clear set of goals and educational learning objectives before the beginning of their off-service rotations to direct their training. Surgical specializations had low satisfaction mean scores of 57.2 (11.9) compared to emergency medicine, which had 70.7 (16.2), P value (0.03). The reliability of the questionnaire was Cronbach's alpha 0.57. The factor analysis yielded a 4-factor solution (educational environment, educational balance, educational goals and objectives, and learning ability); thus, accounting for 51% variance in the data. CONCLUSION: Our data suggest that there were significant weaknesses in the curriculum for off-service clinical rotations in KAMC and that residents were not completely satisfied with their training.
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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 | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».