The Current Status of Medical Genetics Instruction in U.S. and Canadian Medical Schools
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Relatively little is known about how medical genetics is being taught in the undergraduate medical curriculum and whether educators concur regarding topical priority. This study sought to document the current state of medical genetics education in U.S. and Canadian accredited medical schools. METHOD: In August 2004, surveys were sent from the Indiana University School of Medicine to 149 U.S. and Canadian medical genetics course directors or curricular deans. Returned surveys were collected through June 2005. Participants were asked about material covered, number of contact hours, year in which the course was offered, and what department sponsored the course. Data were collated according to instructional method and course content. RESULTS: The response rate was 75.2%. Most respondents (77%) taught medical genetics in the first year of medical school; only half (47%) reported that medical genetics was incorporated into the third and fourth years. About two thirds of respondents (62%) devoted 20 to 40 hours to medical genetics instruction, which was largely concerned with general concepts (86%) rather than practical application (11%). Forty-six percent of respondents reported teaching a stand-alone course versus 54% who integrated medical genetics into another course. Topics most commonly taught were cancer genetics (94.2%), multifactorial inheritance (91.3%), Mendelian disorders (90.3%), clinical cytogenetics (89.3%), and patterns of inheritance (87.4%). CONCLUSIONS: The findings provide important baseline data relative to guidelines recently established by the Association of American Medical Colleges. Ultimately, improved genetics curricula will help train physicians who are knowledgeable and comfortable discussing and answering questions about genetics with their patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».