A digital peer-to-peer learning platform for clinical skills development.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to constraints in time and resources, medical curricula may not provide adequate opportunities for pre-clerkship students to practice clinical skills. To address this, medical students at the University of Alberta developed a digital peer-to-peer learning initiative. The initiative assessed if students can learn clinical skills from their peers in co-curricular practice objective structured clinical exams (OSCEs). METHODS: A total of 144 first-year medical students participated. Students wrote case scenarios that were reviewed by physicians. Students enacted the cases in practice OSCEs, acting as the patient, physician, and evaluator. Verbal and electronic evaluations were completed. A digital platform was used to automate the process. Surveys were disseminated to assess student perceptions of their experience. RESULTS: Seventy-five percent of participants said they needed opportunities to practice patient histories and physical exams in addition to those provided in the medical school curriculum. All participants agreed that the co-curricular practice OSCEs met this need. The majority of participants also agreed that the digital platform was efficient and easy to use. CONCLUSION: Students found the practice OSCEs and digital platform effective for learning clinical skills. Thus, peer-to-peer learning and computer automation can be useful adjuncts to traditional medical curricula.
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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 | 0,004 | 0,293 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».