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Enregistrement W2014516246 · doi:10.1046/j.1365-2929.2004.01820.x

Attitude change during medical school: a cohort study

2004· article· en· W2014516246 sur OpenAlexaff
Wayne Woloschuk, Peter H. Harasym, Walley Temple

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumAttitude changeMedicineMedical schoolCohortMedical educationPositive attitudeFamily medicineCeiling effectPsychologyAlternative medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Attitudes influence behaviour. Developing and maintaining proper attitudes by medical students can impact on the quality of health care delivered to their patients as they assume the role of doctors. There is a paucity of longitudinal research reports on the extent to which students' attitude scores shift as they progress through medical school. OBJECTIVE: This study examined the change in attitude scores of a large student cohort as they progressed through medical school. Whether student gender is related to attitude change was also investigated. METHOD: Medical students from 3 consecutive classes (1999-2001) participated in this study. Students completed 2 instruments that included the Attitudes Toward Social Issues in Medicine and an in-house tool referred to as the Medical Skills Questionnaire. The instruments were administered at 3 milestones during the course of medical school training (entry, end of preclinical training and end of clerkship). RESULTS: Reliability estimates for total (0.82-0.91) and subscale (0.41-0.81) attitudinal scores were in the acceptable range. Multivariate analyses of variance of mean attitudinal scores indicated a persistent decline in several attitude scores as students progressed through the medical educational programme. Females demonstrated higher attitude scores than males. CONCLUSIONS: As students progress through medical school their attitude scores decline. The reasons for the shift in attitude scores are not clear but they may relate to a ceiling of high attitude scores at entry, loss of idealism and the impact of the unintended curriculum. Further study of the impact of medical education on student attitudes is warranted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,367 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations351
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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