Radiology Exposure in the Undergraduate Curriculum: A Medical Student Perspective on Quality and Opportunities for Positive Change
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This article is a continuation of a qualitative study designed to explore how radiology exposures can impact medical student opinions and perceptions of radiology and radiologists. We focused on: 1) conducting a radiology exposure inventory from the perspective of the medical student; 2) student evaluation of the quality of the radiology exposures and suggestions for positive change; and 3) development of a framework to address the needs of medical students as it relates to radiology education in the undergraduate medical curriculum. METHODS: Research methodology and design for this qualitative study were described in detail in a previous article by Visscher et al [1]. RESULTS: Participants included 28 medical students; 18 were in medical school years 1 and 2 (preclerkship), and 10 were in years 3 and 4 (clerkship). Specific to the focus of this article, the data revealed 3 major findings: 1) multiple exposures to radiology exist, and they are received and valued differently depending on the medical student's stage of professional development; 2) medical students value radiology education and want their radiology exposure to be comprehensive and high quality; 3) Medical students have constructive suggestions for improving the quality of both formal and informal radiology exposures. CONCLUSIONS: Performing a radiology exposure inventory from a medical student perspective is a useful way to explore how students receive and value radiology instruction. Medical students want a more comprehensive radiology education that can be summarized using the 5 C's of Radiology Education framework. The 5 C's (curriculum, coaching, collaborating, career and commitment) reflect medical students' desires to learn content that will support them in clinical practice, be supported in their professional development, and have the necessary information to make informed career decisions.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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 découle