Professionalism perspectives among medical students of a novel medical graduate school in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Defining professionalism in this constantly evolving world is not easy. How do you measure degrees of benevolence and compassion? If it is so obvious to our profession, what professionalism is, then why is it so difficult to teach it to medical students and residents? Today's definition of medical professionalism is evolving - from autonomy to accountability, from expert opinion to evidence-based medicine, and from self-interest to teamwork and shared responsibility. However, medical professionalism is defined as the basis for the trust in the patient-physician relationship, caring and compassion, insight, openness, respect for patient dignity, confidentiality, autonomy, presence, altruism, and those qualities that lead to trust-competence, integrity, honesty, morality, and ethical conduct. The purpose of this study is to explore professionalism in terms of its fundamental elements among medical students of Universiti Sultan Zainal Abidin (UniSZA). This was a cross-sectional study carried out on medical students of UniSZA. The study population included preclinical and clinical medical students of UniSZA from Year I to Year V of academic session 2014/2015. The simple random sampling technique was used to select the sample. Data were collected using a validated instrument. The data were then compiled and analyzed using SPSS Version 21. Out of 165 questionnaires distributed randomly among Year I to Year V medical students of UniSZA, 144 returned, giving a response rate of 87%. Among the study participants, 38% (54) and 62% (90) were males and females, respectively. The grand total score was 170.92±19.08. A total of 166.98±20.15 and 173.49±18.09 were the total professionalism score of male and female study participants, respectively, with no statistically significant (P=0.61) differences. This study found almost similar levels of familiarity with all fundamental issues of professionalism with no statistically (P>0.05) significant differences. Medical faculty members should give more effort for the professional development of medical doctor. Henceforth, researchers believe and expect that the country will produce more rational and holistic medical doctors.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».