Medical students as teachers at CoSMO, Columbia University's student-run clinic: A pilot study and literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although medical students are expected to teach as soon as they begin residency, medical schools have just recently begun adding teacher training to their curricula. Student-run clinics (SRCs) may provide opportunities in clinical teaching before residency. AIM: The aim of this pilot study was to examine students' experiences in clinical teaching at Columbia Student Medical Outreach (CoSMO), Columbia University's SRC, during the 2009-2010 school year. METHODS: A mixed-methods approach was used. Data included closed and open-ended surveys (n = 34), combined interviews with preclinical and clinical student pairs (n = 5), individual interviews (n = 10), and focus groups (n = 3). The transcripts were analyzed using the principles of grounded theory. RESULTS: Many students had their first clinical teaching experience while volunteering at CoSMO. Clinical students' ability to teach affected the quality of the learning experience for their preclinical peers. Preclinical students who asked questions and engaged in patient care challenged their clinical peers to balance teaching with patient care. Clinical students began to see themselves as teachers while volunteering at CoSMO. CONCLUSION: The practical experiences in clinical teaching that students have at SRCs can supplement classroom-based trainings. Medical schools might revisit their SRCs as places for exposure to clinical teaching.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».