Students’ perception on medical professionalism: the psychometric perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The main purpose of this study was to identify and understand the structure of latent traits underlying the concept of medical professionalism of Taiwanese students. METHODS: A 32 item questionnaire assessing medical professionalism derived from the definition by the American Board Internal Medicine (ABIM) was distributed to 133 year seven medical students. A five-point rating scale of importance was used to identify the extent of their values or beliefs in each item. RESULTS: The three items perceived most important were: accountability to patients, respect for patients and their families; and integrity and prudence. The least important component underlying professionalism was 'enduring unavoidable risks to oneself when a patient's welfare is at stake'. Factor analysis resulted in eight factors: 'commitment to care' (factor 1); 'righteous and rule-abiding' (factor 2); 'pursuing quality patient care' (factor 3), 'habit of professional practice' (factor 4); 'interpersonal relationship' (factor 5); 'patient-oriented' issues (factor 6); physician's 'self-development' (factor 7); and finally, 'respect for others' (factor 8). Most of the variance was contributed by factor 1 (34.9%). The mean score of factors ranged from 3.84 (factor 1: commitment to care) to 4.7 (factor 8: respect of others), and the reliability alphas ranged from 0.86 to 0.66. CONCLUSIONS: These results of young physicians' professional values have implications for medical school curriculum for improvement.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,001 |
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 ».