Standardized Patient Practices: Initial Report on the Survey of US and Canadian Medical Schools
Notice bibliographique
Résumé
Frequency: Yearly eISSN: 1087-2981 https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10872981.2021.1984177 ABSTRACT Background Firearm violence is a unique public health crisis in the USA (US). A majority of U.S. physicians believe they should discuss firearm safety with patients. However, little education on firearm injury prevention and counseling exists in medical school. We sought to address this gap by creating a curriculum on firearm violence as a part of a required preclinical medical school course focused on health policy issues. Methods The Kerns 6-step model for curriculum development was used to define the problem and assess learner needs. The two-hour small group session was co-authored by a student and faculty member to address the course theme of health policy as applied to firearm violence. The Issue-Attention Cycle, history of firearm policy, and US politics were incorporated from published literature, with a patient counseling role-play added in 2019. Results The ‘Current Case in Health Policy – Firearm Violence’ small group was implemented in 2018 and 2019 for all first-year medical students. Of the 2018 student evaluations, 57% selected this small group as the most valuable in the course. In a follow-up survey in 2020, 78% of the respondents agreed that they felt more confident counseling patients on firearm safety following the role-play. Conclusion Students broadly endorsed the incorporation of firearm policy and counseling skills into medical education. This curriculum can be adapted for learners at all stages of training, especially given the limited exposure to this topic in medical education.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».