Achievement of non‐cognitive goals of undergraduate medical education: perceptions of medical students, residents, faculty and other health professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Professionalism is increasingly emphasised in medical education. Non-cognitive goals, including values, attitudes and skills, remain challenging to define and measure. The purpose of this study was to better understand these goals and their achievement in the MD programme. METHODS: Graduating medical students, faculty preceptors, residents and other health professionals (OHPs) completed a systematically developed mailed survey, rating achievement of 25 attribute statements. Following analyses of means and standard deviations, factor analysis of responses was conducted. Responses were compared across respondent groups. RESULTS: The overall response rate was 50.1% (191/396), comprising 57.5% of the students, 54.1% of the faculty members, 30.9% of the residents and 50% of the OHPs. Five items received mean ratings over 4/5; none were below 3/5. Five factors explained 65% of variance. They were: 'Teamwork and interprofessional skills'; 'Duty and responsibility'; 'Communication and interpersonal skills'; 'Professionalism and values', and 'Trustworthiness and ethical behaviour'. The groups differed significantly on 2 factors: Teamwork and interprofessional skills (P < or = 0.0001) and Communication and interpersonal skills (P < or = 0.001). CONCLUSIONS: Important curriculum goals received high mean ratings. Ratings differed significantly across groups, suggesting differing perceptions of the extent to which goals were met. More study is needed to understand the basis of these perceptions.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».