When and How Pediatric History and Physical Diagnosis Are Taught in Medical School: A Survey of Pediatric Clerkship Directors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: [corrected] History and physical diagnosis skills (HPDS) are required curriculum in medical schools (MS) with pediatric HPDS (PHPDS) necessitating instruction in addition to adult HPDS. Perceived deficiencies in these skills on the pediatric clerkship prompted investigation of when and how other MS taught PHPDS. The concern of whether medical students are adequately taught PHPDS needed to be addressed. METHODS: With the use of the Council on Medical Student Education in Pediatrics listserv, pediatric clerkship directors from 129 US, 15 Canadian, and 2 Puerto Rican MS were contacted via e-mail to complete an anonymous online questionnaire, focused on MS demographics, PHPDS timing, teaching methods, and barriers. RESULTS: Seventy-two (49%) of 146 MS responded to the survey; 18.1% of MS responders did not offer PHPDS in the first 2 years. Methodologies used to educate students included didactic lectures, physician shadowing, hands-on with patients, pairing with preceptor, instructional video, and examination of newborns. Each teaching method had < 3 hours dedicated to medical students during their first 2 years at a majority of the MS. Of the responders, 85.1% concurred that medical students should be exposed to PHPDS before starting the clerkship. Barriers to providing PHPDS included MS time allotment, preceptor availability, and total number of students to accommodate. CONCLUSIONS: This study demonstrated striking variability among MS in how and when medical students were taught PHPDS. Clarification of the role of PHPDS instruction in preclinical years and standardized effective approaches to PHPDS instruction are both needed so that MS curriculum optimizes physician training.
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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 | 0,001 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».