Fourth-Year Medical School Course Load and Success as a Medical Intern
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The fourth year of medical school has come under recent scrutiny for its lack of structure, cost- and time-effectiveness, and quality of education it provides. Some have advocated for increasing clinical burden in the fourth year, while others have suggested it be abolished. OBJECTIVE: To assess the relationship between fourth-year course load and success during internship. METHODS: We reviewed transcripts of 78 internal medicine interns from 2011-2013 and compared the number of intensive courses (defined as subinternships, intensive care, surgical clerkships, and emergency medicine rotations) with multi-source performance evaluations from the internship. We assessed relative risk (RR) and 95% confidence interval (CI) of achieving excellent scores according to the number of intensive courses taken, using generalized estimating equations, adjusting for demographics, US Medical Licensing Examination (USMLE) Step 1 board scores, and other measures of medical school performance. RESULTS: = .03). An association of intensive course work with increased risk of excellent performance was seen across multiple clinical competencies, including medical knowledge (RR 1.08, 95% CI 1.04-1.11); patient care (RR 1.07, 95% CI 1.04-1.10); and practice-based learning (RR 1.05, 95% CI 1.03-1.09). CONCLUSIONS: For this single institution's cohort of medical interns, increased exposure to intensive course work during the fourth year of medical school was associated with better clinical evaluations during internship.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».