MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2276823982 · doi:10.1186/s12909-016-0575-7

Post graduate clinical placements: evaluating benefits and challenges with a mixed methods cross sectional design

2016· article· en· W2276823982 sur OpenAlexaboutno aff
Jenny Yiend, Derek K. Tracy, Brian Sreenan, Valentina Cardi, T H Foulkes, Katerina Koutsantoni, Eugenia Kravariti, Kate Tchanturia, Lucy Willmott, Sukhwinder S. Shergill, Gabriel Reedy

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMaudsley Charity
Mots-clésFocus groupMedical educationBespokeFeelingMedicineAuditCross-sectional studyQualitative propertyPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Systematic evaluations of clinical placements are rare, especially when offered alongside academic postgraduate courses. An evidence-based approach is important to allow pedagogically-driven provision, rather than that solely governed by opinion or market demand. Our evaluation assessed a voluntary clinical placement scheme allied to a mental health course. METHODS: Data were collected over academic years 2010/11- 2013/14, from participating students (n = 20 to 58) and clinician supervisors (n = 10-12), using a mixed-methods cross-sectional design. Quantitative evaluation captured information on uptake, dropout, resource use, attitudes and experience, using standardized (the Placement Evaluation Questionnaire; the Scale To Assess the Therapeutic Relationship - Clinical version and the University of Toronto Placement Supervisor Evaluation) and bespoke questionnaires and audit data. Qualitative evaluation comprised two focus groups (5 clinicians, 5 students), to investigate attitudes, experience, perceived benefits, disadvantages and desired future developments. Data were analysed using framework analysis to identify a priori and emergent themes. RESULTS: High uptake (around 70 placements per annum), low dropout (2-3 students per annum; 5 %) and positive focus group comments suggested placements successfully provided added value and catered sufficiently to student demand. Students' responses confirmed that placements met expectations and the perception of benefit remained after completion with 70 % (n = 14) reporting an overall positive experience, 75 % (n = 15) reporting a pleasant learning experience, 60 % (n = 12) feeling that their clinical skills were enhanced and 85 % (n = 17) believing that it would benefit other students. Placements contributed the equivalent of seven full time unskilled posts per annum to local health care services. While qualitative data revealed perceived 'mutual benefit' for both students and clinicians, this was qualified by the inherent limitations of students' time and expertise. Areas for development included fostering learning around professionalism and students' confidence on placement. CONCLUSIONS: The addition of healthcare placements to academic postgraduate taught courses can improve their attractiveness to applicants, benefit healthcare services and enhance students' perception of their learning experiences. Well-positioned and supported placement learning opportunities could become a key differentiator for academic courses, over potential competitors. However, the actual implications for student employability and achievement remain to be established.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,041
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,316
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Medical EducationMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207