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Enregistrement W2063846463 · doi:10.1097/00001888-200411000-00022

U.S. and Canadian Internal Medicine Clerkship Directors’ Opinions about Teaching Procedural and Interpretive Skills to Medical Students

2004· article· en· W2063846463 sur OpenAlexaboutno aff
D. Michael Elnicki, J. van Londen, Paul A. Hemmer, Mark J. Fagan, Raymond Wong

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationCurriculumMedicinePhlebotomyPsychologyInternal medicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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