U.S. and Canadian Internal Medicine Clerkship Directors’ Opinions about Teaching Procedural and Interpretive Skills to Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although medical students gain experience in performing procedures during their clinical clerkships, which skills they should acquire remains unclear. The authors sought opinions from internal medicine clerkship directors regarding procedural and interpretive skills students should and do learn during clerkships. METHOD: In 2002, the 123 members of the Clerkship Directors in Internal Medicine (CDIM) were confidentially surveyed using a 79-item questionnaire about the appropriateness of 20 procedural skills, demographics, clerkship characteristics, and curricula in procedural skills. Participants had the choice of completing a mailed paper questionnaire or an electronic version on the CDIM's Web site. After univariate analysis, adjusted comparisons among participants were made using linear regression. RESULTS: Surveys were completed by 89 clerkship directors (72%). Most thought that students should be taught 17 of 20 procedural skills. However, the majority thought students do not learn five of these skills. Over 80% of respondents thought students should learn: chest x-ray interpretation, electrocardiogram interpretation, phlebotomy, throat culture, blood culture, urinalysis, Pap smear, central line placement, peripheral blood smear. However, the majority thought students do not learn five of these skills. The mean of skills that should be taught and are learned were 15 (standard deviation [SD] = 3) and 12 (SD = 4), respectively. About half used formal teaching in procedures (44%), used logs (51%) and tested competency (45%). CONCLUSIONS: CDIM members thought medical students should be taught a variety of procedural skills but thought students fail to learn many. These findings may help prioritize which procedures to teach. It may be helpful to develop standardized curricular materials on teaching procedures.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».