The Current State of Musculoskeletal Clinical Skills Teaching for Preclerkship Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Musculoskeletal (MSK) complaints have high prevalence in primary care practice (12%-20% of visits), yet many trainees and physicians identify themselves as weak in MSK physical examination (PE) skills. As recruitment to MSK specialties lags behind retirement rates, there is a shortage of physicians able to effectively teach this subject. We investigated current practices of Canadian undergraduate medical programs regarding the nature, amount, and source of preclerkship MSK PE clinical skills teaching; and documented the frequency and extent that Patient Partners in Arthritis (PPIA) are used in this educational setting. METHODS: A 2-page self-administered electronic questionnaire combining open- and close-ended questions was developed and piloted. It was distributed by e-mail to all Canadian undergraduate associate-deans and to 16/17 undergraduate MSK course organizers. RESULTS: Supervised practice in small groups and the PPIA are the most prevalent teaching methods. Objective structured clinical examinations are the most prevalent evaluation methods. The average number of hours devoted to teaching these skills is very small compared to the prevalence of MSK complaints in the population. Canadian schools' preclerkship MSK PE clinical skills teaching is heavily dependent on the contributions of non-MSK specialists. CONCLUSION: The weak link in the Canadian MSK PE educational cycle appears to be the amount of time available for students' deliberate practice with expert feedback. There is a need for methods to evaluate and further develop MSK PE teaching by non-MSK specialists. This and increased use of PPIA at the preclerkship level may provide students more time for practice with feedback.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».