Preceptor engagement in distributed medical school campuses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing interest in distributed medical campuses and engagement of physicians in these communities. To date, there has been suboptimal recruitment of physicians to participate in medical education at distributed campuses. The purpose of this project was to identify barriers to engagement in medical education by community physicians in the geographical catchment of the Waterloo Regional Campus of McMaster. METHOD: In-depth, semi-structured, qualitative interviews were conducted with physicians not involved in teaching. Interview recordings were transcribed and analyzed using a closed-loop, iterative coding methodology and thematic analysis was performed. Interviews were conducted until thematic saturation was achieved. RESULTS: Six interviews were conducted and coded. Nine key themes emerged: academic centre versus distributed sites, interest in teaching, financial considerations, administrative barriers, medical experience and knowledge currency, practice environment and schedule, training on teaching, setting up systems for learners in distributed campus settings, and student engagement and medical learner level. CONCLUSIONS: Barriers to engagement in teaching primarily focused on differences in job structure in the community, administrative barriers both at the hospital and through the medical school, and lack of knowledge on how to teach. As medical schools look to expand the capacity of distributed campuses, misperceptions should be addressed and opportunities to improve engagement should be further explored.
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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 | 0,004 | 0,225 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 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 ».