To observe or not to observe peers when learning physical examination skills; that is the question
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Learning physical examination skills is an essential element of medical education. Teaching strategies include practicing the skills either alone or in-group. It is unclear whether students benefit more from training these skills individually or in a group, as the latter allows them to observing their peers. The present study, conducted in a naturalistic setting, investigated the effects of peer observation on mastering psychomotor skills necessary for physical examination. METHODS: The study included 185 2nd-year medical students, participating in a regular head-to-toe physical examination learning activity. Students were assigned either to a single-student condition (n = 65), in which participants practiced alone with a patient instructor, or to a multiple-student condition (n = 120), in which participants practiced in triads under patient instructor supervision. The students subsequently carried out a complete examination that was videotaped and subsequently evaluated. Student's performance was used as a measure of learning. RESULTS: Students in the multiple-student condition learned more than those who practiced alone (81% vs 76%, p < 0.004). This result possibly derived from a positive effect of observing peers; students who had the possibility to observe a peer (the second and third students in the groups) performed better than students who did not have this possibility (84% vs 76%, p <. 001). There was no advantage of observing more than one peer (83.7% vs 84.1%, p > .05). CONCLUSIONS: The opportunity to observe a peer during practice seemed to improve the acquisition of physical examination skills. By using small groups instead of individual training to teach physical examination skills, health sciences educational programs may provide students with opportunities to improve their performance by learning from their peers through modelling.
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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 | 0,002 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».