Assessing the Impact of a Geriatric Clinical Skills Day on Medical Students’ Attitudes Toward Geriatrics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aging population requires an improvement in physicians' attitudes, knowledge, and skills, regardless of their specialty. This study aimed to identify attitude changes of University of Toronto pre-clerkship medical students towards geriatrics after participation in a Geriatric Clinical Skills Day (GCSD). METHODS: This was a before and after study. The GCSD consisted of one large and four small interactive, inter-professional geriatric medicine workshops facilitated by various health professionals. A questionnaire, including the validated UCLA Geriatrics Attitudes Scale, was administered to participating pre-clerkship medical students before and after the GCSD. A one-sample t-test and signed rank parametric test were used to determine attitude changes. RESULTS: 42.1% indicated an interest in Geriatric Medicine, 26.3% in Geriatric Psychiatry, and 63.2% in working with elderly patients. Both pre- and post-mean scores were greater than 3 (neutral), indicating a positive attitude before and after the intervention (p < .001). There was no significant difference in the change in mean total scores (signed rank test p ≥ .12, Student's t-test p > .11). CONCLUSIONS: The GCSD did not alter pre-clerkship students' attitudes towards geriatrics. This study adds to geriatric medical education research and warrants further investigation in a larger, multi-centred trial.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».