Exploring the Realities of Curriculum-by-Random-Opportunity: The Case of Geriatrics on the Internal Medicine Clerkship Rotation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While major clerkship blocks may have objectives related to specialized areas such as geriatrics, gay and lesbian bisexual transgender health, and palliative care, there is concern that teaching activities may not attend sufficiently to these objectives. Rather, these objectives are assumed to be met "by random opportunity".((1)) This study explored the case of geriatric learning opportunities on internal medicine clinical teaching units, to better understand the affordances and limitations of curriculum by random opportunity. METHODS: Using audio-recordings of morning case review discussions of 13 patients > 65 years old and the Canadian geriatric core competencies for medical students, we conducted a content analysis of each case for potential geriatric and non-geriatric learning opportunities. These learning opportunities were compared with attendings' case review teaching discussions. The 13 cases contained 40 geriatric-related and 110 non-geriatric-related issues. While many of the geriatric issues (e.g., delirium, falls) were directly relevant to the presenting illness, attendings' teaching discussions focused almost exclusively on non-geriatric medical issues, such as management of diabetes and anemia, many of which were less directly relevant to the reason for presenting to hospital. RESULTS: The authors found that the general medicine rotation provides opportunities to acquire geriatric competencies. However, the rare uptake of opportunities in this study suggests that, in curriculum-by-random-opportunity, presence of an opportunity does not justify the assumption that learning objectives will be met. CONCLUSIONS: More studies are required to investigate whether these findings are transferrable to other vulnerable populations about which undergraduate students are expected to learn through curriculum by random opportunity.
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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 | 0,006 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».