MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2070823827 · doi:10.1080/10401330903018500

Students Completing a Pediatric Clinical Clerkship in a Regional Center Perform as Well as Their Peers Training at a University Teaching Hospital … And They Liked It Better?

2009· article· en· W2070823827 sur OpenAlexaffabout
Robert Stein, Ian Johnston, Susan L. Bannister

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationCenter (category theory)MedicineTraining (meteorology)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medical school size in Ontario is increasing. As some institutions cannot accommodate all medical students in the university-affiliated hospital, some students are completing the majority of their clinical rotations in a regional setting. PURPOSE: To determine whether the regional experience is equivalent to the more traditional tertiary care experience. METHODS: Students' examination results and rotation evaluation forms were collected after completing a pediatrics rotation. Results from students completing most of the rotation in a regional setting were compared to those who remained in a tertiary care setting. RESULTS: There was no difference between the two groups on their final examination. Students in the rural setting rated the rotation higher than the students in the university setting. CONCLUSION: A regional rotation eases the challenges of an increasing medical class size and provides an educationally appropriate rotation for a clinical clerk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTeaching and Learning in MedicineMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207