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Enregistrement W2236484017 · doi:10.3352/jeehp.2015.12.52

Pre-clinical versus clinical medical students’ attitudes towards the poor in the United States

2015· article· en· W2236484017 sur OpenAlexfundno aff
Danial Jilani, Ashley K. Fernandes, Nicole J. Borges

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational Evaluation for Health Professions · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Windsor
Mots-clésMedical educationPsychologyMathematics educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assessed the poverty-related attitudes of pre-clinical medical students (first and second years) versus clinical medical students (third and fourth years). First through fourth year medical students voluntarily completed the Attitude Towards Poverty scale. First and second year students were classified together in the preclinical group and third and fourth year students together in the clinical group. A total of 297 students participated (67% response rate). Statistically significant differences were noted between pre-clinical and clinical students for scores on the subscales personal deficiency (P<0.001), stigma (P=0.023), and for total scores (P=0.016). Scores across these subscales and for total scores were all higher in the clinical group. The only subscale which did not show statistical significance between pre-clinical and clinical students was the structural perspective. Medical students in their clinical training have a less favorable attitude towards the poor than their preclinical counterparts.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,064
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,512
Tête enseignante GPT0,674
Écart entre enseignants0,162 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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