Trauma Base Knowledge and the Effect of the Trauma Evaluation and Management Program among Senior Medical Students in Seven Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We compared base trauma knowledge and the impact of the Trauma Evaluation and Management (TEAM) program among senior medical students in seven countries. METHODS: We compared pre- and post-TEAM multiple choice question scores of fourth-year students in Jamaica (n = 32), Trinidad (n = 32), Costa Rica (n = 64), Australia (n = 35), United Arab Emirates (n = 68), Toronto (n = 29) and Pennsylvania (n = 34). Means and degree of improvement were compared by analysis of variance (p < 0.05 for statistical significance). Percentage pass (based on 70% or 60% pass mark), student's perception of instruction level, and grading of TEAM (based on the percentage of students grading 1-5 for each category) were assessed by chi2 analysis. [table: see text]. RESULTS: Only 31.4% of students achieved the borderline pass mark of 60%, and 5.4% achieved a clear pass mark of 70%. The performance before and after TEAM was quite variable among medical schools. A grade of > or = 4 was assigned by 74% to 100% for objectives, knowledge improvement, satisfaction, and recommending TEAM for the curriculum. TEAM was rated "just right" by 70.3% to 92.7%, "too simple" by 1.6% to 21.6%, and "too advanced" by 3.3% to 13.5% of students. CONCLUSION: Base trauma knowledge in these students, though variable, was generally very low and improved with TEAM. Our data suggest a need for greater undergraduate emphasis in trauma education.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».