Training and Assessment of CXR/Basic Radiology Interpretation Skills: Results From the 2005 CDIM Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite published literature demonstrating deficiencies in chest radiograph (CXR)/basic radiology interpretation skills of 4th-year medical students, studies and subsequent curricula regarding the training needed to obtain these skills are lacking. Terms such as clinical exposure and radiology teaching have been used to describe the experience for these basic interpretive skills, but best practice methods of delivery, let alone common methods, have yet to be defined. PURPOSE: The objective is to describe the current methods of teaching and assessing CXR/basic radiology interpretation skills across institutions on the 3rd-year internal medicine (IM) clerkship. METHODS: In 2005, the Clerkship Directors in Internal Medicine (CDIM), an international organization representing U.S. and Canadian medical schools, surveyed its institutional members. Twelve questions on the survey dealt with X-ray interpretation. RESULTS: Eighty-eight of 109 members (81%) responded to the survey. Overall, 81% of respondents felt that CXR interpretation is an important clinical skill for medical students. Seventy-six percent indicated that instruction in these skills occurs on the IM clerkship. The most cited methods of instruction were lectures (56%) and teaching rounds (48%). Most schools spent on average of 2 to 4 hr during the IM clerkship on formal radiology instruction. Only 33% indicated that radiology interpretation skills are assessed during the clerkship. The most common assessment methods were written examination (19%) and OSCE (19%). CONCLUSION: Substantive data regarding attainment and assessment of CXR/basic radiology interpretation skills in the undergraduate curriculum are lacking. Our study provides preliminary descriptive data regarding CXR instruction and assessment on the 3rd-year IM clerkship.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| 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) | 0,000 | 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 découle