Assessing students’ perceptions of the effects of a new Canadian longitudinal pre-clerkship family medicine experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the implementation of longitudinal community-based pre-clerkship courses in several Canadian medical schools, there is a paucity of data assessing students' views regarding their experiences. The present study sought to measure students' perceived effects of the new Longitudinal Family Medicine Experience (LFME) course at McGill University. METHODS: A 34-item questionnaire called the 'LFME Survey (Student Version)' was created, and all first-year medical students completed it online. RESULTS: The participation rate was 64% (N = 120). Eight factors were identified in the factor analysis performed: overall satisfaction, satisfaction with preceptor, knowledge, affective learning, clinical skills, teaching/feedback, professional identity/professionalism and attitude toward primary care. Factor composite scores were above 4.5/7,indicating that students had positive perceptions of the LFME. Students felt that the LFME was a valuable educational experience and that their preceptors were good role-models. The course improved students' confidence, reinforced their commitment to being a physician and increased their positive attitude toward primary care. INTERPRETATION: Along with similar pre-clerkship courses, the LFME provides a valuable context for developing students' clinical skills, providing real-world cases, teaching patient-centred care and improving attitudes toward primary care. The LFME Survey appears to be a promising and innovative tool that deserves further validation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».