Undergraduate otolaryngology education at the University of Toronto: a review using a curriculum mapping system.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE: The aim of Canadian medical school curricula is to provide educational experiences that satisfy the specific objectives set out by the Medical Council of Canada. However, for specialties such as otolaryngology, there is considerable variability in student exposure to didactic and clinical teaching across Canadian medical schools, making it unclear whether students receive sufficient teaching of core otolaryngology content and clinical skills. The goal of this review was to assess the exposure to otolaryngology instruction in the undergraduate medical curriculum at the University of Toronto. METHOD: Otolaryngology objectives were derived from objectives created by the Medical Council of Canada and the University of Toronto. The University of Toronto's recently developed Curriculum Mapping System (CMap) was used to perform a keyword search of otolaryngology objectives to establish when and to what extent essential topics were being taught. RESULTS: All (10 of 10) major topics and skills identified were covered in the undergraduate medical curriculum. Although no major gaps were identified, an uneven distribution of teaching time exists. The majority (> 90%) of otolaryngology education occurs during year 1 of clerkship. The amount of preclerkship education was extremely limited. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Essential otolaryngology topics and skills are taught within the University of Toronto curriculum. The CMap was an effective tool to assess the otolaryngology curriculum and was able to identify gaps in otolaryngology education during the preclerkship years of medical school. As a result, modifications to the undergraduate curriculum have been implemented to provide additional teaching during the preclerkship years.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».