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Enregistrement W2136696017 · doi:10.5430/jha.v4n2p9

Clinical learning environment in government and private hospitals in relation to gender in Karachi, Pakistan - a comparative study

2015· article· en· W2136696017 sur OpenAlexvenueno aff
Sharmeen Amin, Zafeer Ahmed Yazdani, Ghazala Usman

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Significant differenceScheduleMedical educationLearning environmentMedicinePsychologyFamily medicineMathematics educationManagementInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Background: The Medical Education has two most essential basis, sound theoretical knowledge and proficient clinical skills. Both of these factors depend on an efficient method of teaching in a proper clinical set-up. So that the medical students get most of the benefit out of it by learning and developing their clinical skills. Objective: The main objectives of this study are to determine the presence of difference in the learning environment in government and private hospitals of Karachi and to determine whether there is any biasness present in these systems on the basis of gender of students.Methods: Four renowned university hospitals were selected: two private and two government-based. 150 samples were collected from each university by a self-administered questionnaire. The analysis has been performed using SPSS 20 and the results are presented using chi square.Results: The study established that there is a striking difference between the learning environment in these clinical set-ups based on the theoretical knowledge of the students, the proper schedule of classes, hands on experience gained in the ward, new knowledge gained at the end of a wards rotation, doctors’ interaction with the students and the students’ motivation. This was represented by the 2 = 10.173 and p .00001. MG = 5.73 with a SD = 1.815 while MP = 6.76 with a SD = 1.883 (M = mean, G = Government hospital environment, P = Private hospital environment). According to the study there is no difference in treatment of the students on the basis of gender represented by the 2= 3.168 and a p is between .05 and .1.Conclusions: The private hospitals provide a sound theoretical knowledge to the students they lack the provision of optimum opportunities for the students to develop their clinical skills in comparison with government hospitals. It is however recommendable that both the systems lack any biasedness among the students on the basis of gender.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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