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Enregistrement W2138276478 · doi:10.1080/01421590701753443

Do patients’ comfort levels and attitudes regarding medical student involvement vary across specialties?

2008· article· en· W2138276478 sur OpenAlexaff
Kavitha Passaperuma, Jennifer Higgins, Stephanie Power, Tamsen E. Taylor

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecialtyMedicineFamily medicineObstetrics and gynaecologyPreferencePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies on patient comfort with medical student involvement have been conducted within several specialties and have consistently reported positive results. However, it is unknown whether the intrinsic differences between specialties may influence the degree to which patients are comfortable with student involvement in their care. AIM: This is the first study to investigate whether patient comfort varies across specialties. METHODS: A total of 625 patients were surveyed in teaching clinics in Family Medicine, Obstetrics/Gynaecology, Urology, General Surgery, and Paediatrics. Seven patient attitudes and patients' comfort levels based on student gender, level of training, and type of clinical involvement were assessed. RESULTS: Patients in all specialties shared similar comfort levels and attitudes regarding medical student involvement for the majority of parameters assessed, suggesting that findings in this area may be generalised between specialties. Most of the inter-specialty variation found pertained to patient preference for student gender and the genitourinary specialties. CONCLUSION: As there are numerous specialties that have never undergone a similar investigation of their patients, this study has important implications for medical educators in those specialties by supporting their ability to apply the results and recommendations of studies conducted in other specialties to their own.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,315
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,176 · 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.

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

Citations68
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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